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基于深度展开自注意力网络的压缩感知图像重构
通信与控制工程 | 更新时间：2025-05-26

    • 基于深度展开自注意力网络的压缩感知图像重构

    • Compressive sensing image reconstruction based on deep unfolding self-attention network

    • “科技媒体新闻记者报道：针对图像压缩感知重构难题，研究者提出基于深度展开自注意力网络的新方法，有效提升图像重构质量。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2024年54卷第10期 页码：3018-3026
    • 作者机构：

      上海大学 通信与信息工程学院，上海 200444

    • 作者简介：

      田金鹏（1974-），男，副教授，博士. 研究方向：图像处理，压缩感知. E-mail：adaline@163.com

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(61871261);上海市科技攻关项目(19DZ1205802)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20221564    

      中图分类号： TP393

    • 收稿：2022-12-07，

      纸质出版：2024-10-01

    移动端阅览

  • 田金鹏,侯保军.基于深度展开自注意力网络的压缩感知图像重构[J].吉林大学学报（工学版）,2024,54(10):3018-3026. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20221564.

    TIAN Jin-peng,HOU Bao-jun.Compressive sensing image reconstruction based on deep unfolding self-attention network[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2024,54(10):3018-3026. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20221564.

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