基于多尺度融合网络的视频快照压缩感知重建OA
Video Snapshot Compressed Sensing Reconstruction Based on Multi-scale Fusion Network
视频快照压缩感知基于压缩感知理论,仅在一次曝光过程中将多帧画面投影至二维快照测量,进而实现高速成像.为了从二维快照测量信号恢复出原视频信号,经典的重建算法基于视频的稀疏性先验进行迭代优化求解,但重建质量较低,且耗时过长.深度学习因优异的学习能力而受到广泛关注,基于深度学习的视频快照压缩重建方法也得到关注,但现有深度方法缺乏对于时空特征的有效表达,重建质量仍有待进一步提高.本文提出视频快照压缩感知重建的多尺度融合重构网络(MSF-Net),该网络从…查看全部>>
陈勋豪;杨莹;黄俊茹;孙玉宝
南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室,江苏 南京 210044南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室,江苏 南京 210044南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室,江苏 南京 210044南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室,江苏 南京 210044
信息技术与安全科学
视频快照压缩感知深度学习多尺度融合
《计算机与现代化》 2021 (12)
面向高光谱数据分类的深度学习方法研究
58-64,71,8
国家自然科学基金资助项目(U2001211,61672292)
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