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龙图腾网获悉南京大学申请的专利基于卷积神经网络的任意尺度自适应压缩感知重建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114549676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202011342246.9，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权基于卷积神经网络的任意尺度自适应压缩感知重建方法是由胡雪梅;邱晨曦;岳涛设计研发完成，并于2020-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络的任意尺度自适应压缩感知重建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于卷积神经网络的任意尺度自适应压缩感知重建方法。其步骤为：1使用线性全卷积神经网络对输入图像进行压缩测量；2使用全卷积神经网络对测量结果进行重建，得到初始的重建结果；3将重建结果输入到基于卷积神经网络的注意力模块，得到注意力图；4将注意力图与输入图像点乘，得到调制后的输入图像；5使用线性全卷积神经网络对调制后的输入图像进行压缩测量；6使用全卷积神经网络对测量结果进行重建，并与之前的重建结果相加，得到新的重建结果；7重复步骤3～6，得到目标压缩率下的重建结果。本发明能够处理任意尺度的输入图像并实现多种采样率，提高了网络的鲁棒性和压缩测量的效率。

本发明授权基于卷积神经网络的任意尺度自适应压缩感知重建方法在权利要求书中公布了：1.基于卷积神经网络的任意尺度自适应压缩感知重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，使用基于线性全卷积神经网络ψ1对输入图像I进行压缩测量，得到测量结果y1；线性全卷积神经网络ψ1具体结构为：输入为m*n*1的图像，输出的压缩测量结果，其第一层卷积层共1个卷积核，卷积核大小为k*k，步长为1，pad为第二层和第三层卷积层各s个卷积核，卷积核大小为k*k，步长为1，pad为第四层和第五层卷积层共s个卷积核，卷积核大小为k*k，步长为2，pad为第六层共1个卷积核，卷积核大小为k*k，步长为2，pad为其中，[]表示向下取整； 步骤2，使用全卷积神经网络F1对测量结果y1进行重建，得到初始的重建结果r1； 步骤3，将重建结果r1输入到基于卷积神经网络的注意力模块T1，得到注意力图A1；基于卷积神经网络的注意力模块T1具体结构为：前两层为卷积层，每层各1个卷积核，卷积核大小为k*k，步长为1，pad为第三层为激活层，使用sigmoid函数作为激活函数； 步骤4，将注意力图A1与输入图像I进行点乘，得到调制后的输入图像I1； 步骤5，使用线性全卷积神经网络ψ2对调制后的输入图像I1进行压缩测量，得到测量结果y2；线性全卷积神经网络ψ2与步骤1中的网络ψ1具有相同的结构，但不共享参数； 步骤6，使用全卷积神经网络F2对测量结果y2进行重建，得到的结果与步骤2的重建结果r1相加，得到重建结果r2； 步骤7，重复步骤3～6，直到得到目标压缩率下的重建结果ri，其中i代表迭代的次数。

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