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本文受深度学习自动学习特点的启发,提出了一种并行双域级联卷积神经网络来加速图像重建。与单域数据处理不同,该方法并行处理频域和图像域的数据,从不同域提取的特征相互融合后作为下一个级联网络的输入。损失函数由三部分组成:图像域损失、频域损失和感知损失。不同采样策略的实验表明,该方法在图像重建质量上优于其他先进的基于压缩感知的重建方法。