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摘要
针对压缩感知重建图像边界部分模糊和畸变的问题，将图像的先验特性与深度学习网络相结合，提出了一种基于梯度指导的双通道深度压缩感知图像重建方法。该方法利用梯度图像和原始图像从边缘和纹理2个方面构建了双通道的深度网络模型。一方面，通过梯度分支来恢复高质量梯度图，为最后的重建图像提供额外的结构先验；另一方面，提出了梯度损失，图像的梯度约束有助于重建网络更专注于几何结构。在原图通道中采用混合卷积残差密集连接模块，扩大感受野的同时提取丰富的细节信息。实验结果表明，本方法与其他方法相比，取得了更高的重建质量，特别是在图像边界部分的恢复上有显著提升。
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