基于U-Net多尺度神经网络的图像压缩感知重建方法

本发明公开了基于U‑Net多尺度神经网络的图像压缩感知重建方法，包括以下步骤S1、压缩采样利用光学系统编码孔径调制HSI信号，并将其压缩成二维测量；S2、重建过程采用本方法提出的基于U‑Net多尺度扩展卷积神经网络重建算法将2D压缩图像重建为3D高光谱图像。本发明使用多尺度扩展卷积神经网络重建算法解决压缩感知高光谱图像重建问题，通过训练网络学习二维压缩测量数据到原始数据的逆变换，进一步使用训练好的模型重建压缩感知高光谱图像，实现了压缩感知高光谱图像的快速、精确重建，与传统迭代重建算法相比，在重建质量上有所提高，并且在重建高光谱数据上的计算时间上有显著提高，远快于传统算法。