一种基于BCS的深度压缩感知重构方法及系统

本发明涉及图像重建技术领域，公开了一种基于BCS的深度压缩感知重构方法及系统，包括：获取原始图像，将原始图像输入至采样模块，得到压缩测量值，将压缩测量值输入至初始重构模块，得到信号的初步估计，将信号的初步估计输入至深度重构模块，得到重构图像。本发明通过神经网络降低贝叶斯压缩感知的计算成本，并通过集成卷积神经网络进行局部特征提取和Transformer建模全局依赖性来提高重构精度，结合两者实现了更高的重构精度和更好的抗噪性。