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多尺度生成对抗网络下图像压缩感知重建算法
计算机科学与技术 | 更新时间：2025-05-26

    • 多尺度生成对抗网络下图像压缩感知重建算法

    • Multi-scale generative adversarial network for image compressed sensing and reconstruction algorithm

    • “在图像压缩感知与重建领域，研究者提出了多尺度生成对抗网络算法，有效提升了重建质量，相较于ISTA-Net+方法，在3种采样率下重建精度提高了2.02~4.09 dB。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2023年53卷第10期 页码：2923-2931
    • 作者机构：

      1.湖北工业大学 太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室，武汉 430068

      2.华中师范大学 教育信息技术学院，武汉 430079

    • 作者简介：

      曾春艳（1986-），女，副教授，博士.研究方向：压缩感知，可解释机器学习. E-mail：cyzeng@hbut.edu.cn

      王志锋（1985-），男，副教授，博士.研究方向：智能信号处理，机器学习. E-mail：zfwang@mail.ccnu.edu.cn

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(61901165;62177022;61501199);湖北省自然科学基金项目(2022CFA007);武汉市知识创新项目(2022020801010258);华中师范大学人工智能助推教师队伍建设行动试点项目(CCNUAI&FE2022-03-01)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20211299    

      中图分类号： TN911.73

    • 收稿：2021-11-29，

      纸质出版：2023-10-01

    移动端阅览

  • 曾春艳,严康,王志锋等.多尺度生成对抗网络下图像压缩感知重建算法[J].吉林大学学报（工学版）,2023,53(10):2923-2931. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20211299.

    ZENG Chun-yan,YAN Kang,WANG Zhi-feng,et al.Multi-scale generative adversarial network for image compressed sensing and reconstruction algorithm[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2023,53(10):2923-2931. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20211299.

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