基于光谱稀疏模型的高光谱压缩感知重构

发布时间：2017-11-02 23:12

  本文关键词：基于光谱稀疏模型的高光谱压缩感知重构

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【摘要】：提出了一种基于光谱稀疏化的压缩感知采样与重构模型,通过从训练样本中构建光谱稀疏字典提升光谱稀疏化效果,同时在重构时兼顾空间图像的全变分约束进一步提升重构精度.对200波段AVIRIS高光谱场景进行压缩感知重构的实验表明,利用构建的光谱稀疏字典与传统的DCT字典和Haar小波字典相比光谱稀疏化效果明显提升,同时在25%采样下基于光谱稀疏字典几乎无差别重构出了高光谱图像,同样条件下在空间和光谱的精度与现有常用方法相比有较大的提升.
【作者单位】： 中国科学院光电研究院定量遥感信息重点实验室;中国科学院大学;
【关键词】： 压缩感知 高光谱成像 稀疏表示 字典学习 重构算法
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划)(2013AA12904) 中国科学院/国家外国专家局创新国际团队(2013AA1229)~~
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 引言 压缩感知(Compressive Sensing)理论是近几年来信号与图像处理领域广受关注的新型理论.应用压缩感知理论,可以在目标的稀疏特性约束下,从少量非相关观测值中恢复出目标信号,是突破奈奎斯特采样定理限制,实现超分辨成像的有力途径,在医学成像、遥感成像等领域具有极大的

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本文编号：1133579