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申请/专利权人：聊城大学
申请日：2024-01-30
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118052903A
主分类号：G06T11/20
分类号：G06T11/20;G06V10/762
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开
摘要：本发明提供一种基于低复杂度簇的图采样重构方法、装置、介质和设备，该方法用以在不降低重构收敛率的同时，提高采样和重构的效率，包括：获取图结构，所述图结构包括顶点、顶点之间的边和顶点的度信息，所述图结构用于描述图信号数据集合中数据元素之间的关系；通过最大度聚类算法将图结构划分为若干不相交的簇，形成采样集，所述采样集包括簇内采样顶点、簇内冗余顶点和簇间孤立顶点；利用迭代残差重构算法对采样集进行处理，确定所述图结构中簇内采样顶点、簇内冗余顶点和簇间孤立顶点之间的空间关联关系；根据所述空间关联关系，重构出所述图结构对应的原始图信号，其中所述迭代残差重构算法将重构残差从簇内采样顶点扩散到簇内冗余顶点，并且将不同簇的重构残差均衡到簇间孤立顶点。
主权项：1.一种基于低复杂度簇的图采样重构方法，其特征在于，包括：获取图结构，所述图结构包括顶点、顶点之间的边和顶点的度信息，所述图结构用于描述图信号数据集合中数据元素之间的关系；通过最大度聚类算法将图结构划分为若干不相交的簇，形成采样集，所述采样集包括簇内采样顶点、簇内冗余顶点和簇间孤立顶点；利用迭代残差重构算法对采样集进行处理，确定所述图结构中簇内采样顶点、簇内冗余顶点和簇间孤立顶点之间的空间关联关系；根据所述空间关联关系，重构出所述图结构对应的原始图信号，其中所述迭代残差重构算法将重构残差从簇内采样顶点扩散到簇内冗余顶点，并且将不同簇的重构残差均衡到簇间孤立顶点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 聊城大学 基于低复杂度簇的图采样重构方法、装置、介质和设备
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