基于协同对抗优化网络的图像压缩感知重建

林乐平, 朱静, 欧阳宁

桂林电子科技大学学报 ›› 2024, Vol. 44 ›› Issue (06) : 592 -598.

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桂林电子科技大学学报 ›› 2024, Vol. 44 ›› Issue (06) : 592 -598. DOI: 10.16725/j.1673-808X.2022202

基于协同对抗优化网络的图像压缩感知重建

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摘要

针对现有基于深度网络的图像压缩感知重建算法存在信息丢失,从而导致重建模糊的问题,提出一种基于协同对抗优化网络的图像压缩感知重建算法。将图像观测值输入生成器中,采用多尺度结构特征提取模块,对图像的多层次结构进行精细化重构;引入对抗机制,利用图像非局部相似特征对生成器的生成图像进行对抗约束,实现对原始图像的精确重构。实验结果表明,重建图像的客观评价指标与现有算法相比,峰值信噪比(PSNR)提高了1.68~2.33 dB,结构相似度(SSIM)提高了0.037 6~0.059 2,图像视觉效果表现突出,能够有效构建更精细的图像特征。

关键词

压缩感知 / 图像重建 / 生成对抗 / 协同重构 / 深度学习

Key words

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林乐平, 朱静, 欧阳宁 基于协同对抗优化网络的图像压缩感知重建[J]. 桂林电子科技大学学报, 2024, 44(06): 592-598 DOI:10.16725/j.1673-808X.2022202

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