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龙图腾网获悉河南大学申请的专利基于Transformer生成对抗网络的图像压缩感知重建方法及系统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：CN116228520B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202211502231.3，技术领域涉及：G06T3/04；该发明授权基于Transformer生成对抗网络的图像压缩感知重建方法及系统是由武相军;白亚松;陈彦赫;刘源;吴俊设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Transformer生成对抗网络的图像压缩感知重建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，特别涉及一种基于Transformer生成对抗网络的图像压缩感知重建方法及系统，该方法包括获取图像样本集，按比例划分为训练集和测试集，并对图像进行预处理；根据采样率，构建Transformer生成对抗网络模型；设置Transformer生成对抗网络模型的超参数，选择损失函数和优化方法；使用图像数据集在不同采样率下对网络模型进行训练，通过损失函数和优化方法训练学习网络模型的最优参数，得到不同采样率下训练好的Transformer生成对抗网络模型；使用训练好的Transformer生成对抗网络模型进行图像压缩感知重构，并使用评价指标来验证网络的性能。本发明使用基于注意力机制的TransformerBlock构造深度生成对抗网络显著提升了重建图像质量。

本发明授权基于Transformer生成对抗网络的图像压缩感知重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer生成对抗网络的图像压缩感知重建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取图像样本集，按比例划分为训练集和测试集，并对图像进行预处理； S2：根据采样率，构建Transformer生成对抗网络模型，所述Transformer生成对抗网络模型包括采样网络、生成网络和鉴别网络： 所述采样网络采用卷积核大小为32×32、步长为32的卷积层生成测量值，其输出通道数根据采样率设定；对于大小为的图像,使用卷积核大小为，步长为的卷积层模拟采样操作，最终获得的测量值的大小为； 所述生成网络包括Flatten层、全连接层、第一层隐藏层和第二层隐藏层，采样网络生成的测量值先通过Flatten层展平为一维，再通过全连接层扩充结点到24567，之后再通过reshape操作将全连接层的输出调整到指定图像大小；第一层隐藏层为TransformerBlock，其中TransformerBlock包含原始图像及其对应的位置编码、PixelNorm归一化层、多头自注意力机制、PixelNorm归一化层和MLP层；第二层隐藏层为亚像素卷积块，所述亚像素卷积块包括大小为3×3卷积层、批量归一化层、SELU激活函数层、亚像素卷积层和SELU激活函数层； 所述鉴别网络判断生成网络生成的图像是否为真，包括多个卷积层、批量归一化层、Flatten层和全连接层； S3：设置Transformer生成对抗网络模型的超参数，选择损失函数和优化方法； S4：使用图像数据集在不同采样率下对网络模型进行训练，通过损失函数和优化方法训练学习网络模型的最优参数，得到不同采样率下训练好的Transformer生成对抗网络模型； S5：使用训练好的Transformer生成对抗网络模型进行图像压缩感知重构，并使用评价指标来验证网络的性能。

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