计算机应用研究

作者：林乐平,胡尚鋆,欧阳宁,

单位：桂林电子科技大学a.认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室;b.信息与通信学院,广西桂林541004；

关键词：图像压缩感知重建,非局部先验,U型网络,门控网络,

基金：国家自然科学基金资助项目(62001133,61661017,61362021)；广西科技基地和人才专项资助项目(桂科AD19110060)；广西高等学校千名中青年骨干教师培育计划资助项目；广西自然科学基金资助项目(2017GXNSFBA198212)；广西无线宽带通信与信号处理重点实验室基金资助项目(GXKL06200114)；；

针对目前基于非迭代式网络的图像压缩感知重建方法存在着细节处理能力不足以及测量值利用不充分的问题，提出了一种双U型门控网络（dual U-shaped gated network，DUGN）用于图像压缩感知重建。该方法在原有的U型结构网络的基础上进行了改进，提升了U型结构网络在压缩感知任务中的学习能力。在测量值的利用上，结合交叉注意力机制，提出了一种测量值非局部融合模块（measurements non-local fusion，MNLF），用于将测量值中的非局部信息融合到深层网络中，指导网络进行重建，提升模型性能。此外，在基本模块的设计上，提出了窗口门控网络模块（window gated network，WGN），增强了网络的细节处理能力。实验结果表明，与已有的压缩感知重建方法相比，DUGN在Set11数据集上有着更高的PSNR和SSIM，且在图像重建的真实性上有着更好的表现。

来源：2024年第11期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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