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本发明属于信号处理技术领域，具体涉及一种基于潜在扩散模型的自然图像压缩感知方法。本发明深入发掘自然图像的离散性和可压缩性，提出了一种基于深度学习的两段式图像重构方法。该方法在第一阶段使用向量量化生成对抗网络在大数据集上学习图像的深度特征，得到图像在低维潜在空间上的离散化编码，以消除自然图像的冗余信息。在第二阶段，以图像的压缩测量值为条件，使用扩散模型推断其对应的潜在编码，并进一步重建原始图像。实验结果显示，本发明提出的图像压缩感知方法与现有方法相比，能大幅提高低采样率下重构图像的视觉效果。
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116524048 A (43)申请公布日 2023.08.01 (21)申请号 202310476361.2 (22)申请日 2023.04.28 (71)申请人 南开大学 地址 300071
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