南京邮电大学陈灿获国家专利权
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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于纹理特征的图像压缩感知自适应重构方法及装置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：CN115546325B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202211232232.0，技术领域涉及：G06T9/00；该发明授权一种基于纹理特征的图像压缩感知自适应重构方法及装置是由陈灿;孙俊杰;陈家洛;周宇航;周超;张登银设计研发完成，并于2022-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于纹理特征的图像压缩感知自适应重构方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于纹理特征的图像压缩感知自适应重构方法及装置，方法包括：获取待重构原始图像；对原始图像中的图像块进行压缩感知采样，得到图像块的测量值；将图像块的测量值输入预训练好的重构网络模型，得到重构的图像块；对重构的图像块按照顺序进行拼接，获得最终的重构图像；其中所述重构网络模型包括初始重构子网、门子网和骨干重构子网；利用门子网挖掘初始重构的纹理特征，输出激活向量，以激活骨干重构子网的对应部分，实现对不同图像块的自适应重构，提高重构质量与效率。
本发明授权一种基于纹理特征的图像压缩感知自适应重构方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于纹理特征的图像压缩感知自适应重构方法，其特征在于，包括： 获取待重构原始图像； 对原始图像中的图像块进行压缩感知采样，得到图像块的测量值； 将图像块的测量值输入预训练好的重构网络模型，得到重构的图像块； 对重构的图像块按照顺序进行拼接，获得最终的重构图像； 其中所述重构网络模型包括初始重构子网、门子网和骨干重构子网； 初始重构子网由1个卷积层和1个变形层组成；测量值y输入初始重构子网，输出初始重构结果； 门子网由多个卷积层、1个平均池化层、1个全连接层、1个Softmax层和1个过滤层组成；其中所述过滤层用于对Softmax层的输出向量进行过滤：如果数值大于等于设定阈值则保留数值；反之，将数值置0，k为全连接层神经元数量；初始重构结果输入门子网，输出激活向量； 骨干重构子网由多个加权残差子网组成；初始重构结果和激活向量输入骨干重构子网，进行自适应重构，输出最终重构结果。
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