Deep sparse representation driven network for compressive imaging

2025-10-11

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PRE

AI

DOI：10.1016/j.knosys.2025.114577

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摘要

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• 我们提出了一种新颖的深度稀疏表示模型驱动网络，称为DeSRNet。 • 显式利用局部和全局特征来生成自适应阈值。 • 提出的展开迭代方法，称为DUN-DeSRNet，可以在CI任务中实现高质量重建。 • 我们证明了DUN-DeSRNet可以生成定点收敛轨迹。