基于训练字典优化测量矩阵的SAR图像压缩算法

发布时间：2018-11-23 11:44

【摘要】：为压缩复数合成孔径雷达(SAR)图像,基于压缩感知理论,设计了基于训练字典优化测量矩阵。该方法可增强测量矩阵的列之间的不相关性,有效地降低测量矩阵列向量间的互相干性,提高重构结果的精确度。基于优化后的测量矩阵,可以获取更好的复数SAR图像压缩结果。通过真实场景的复数SAR图像实验,验证了该算法的有效性。
[Abstract]:In order to compress (SAR) images of complex synthetic Aperture Radar (SAR), an optimized measurement matrix based on training dictionary is designed based on compressed sensing theory. This method can enhance the correlation between the columns of the measurement matrix, reduce the coherence between the column vectors of the measurement matrix, and improve the accuracy of the reconstruction results. Based on the optimized measurement matrix, a better result of complex SAR image compression can be obtained. The validity of the algorithm is verified by the real scene complex SAR image experiment.
【作者单位】： 鲁东大学信息与电气工程学院;浙江理工大学信息学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.61471185) 浙江省自然科学基金资助项目(No.LY16F010018) 鲁东大学人才引进基金资助项目(No.LY2014031)
【分类号】：TN957.52

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本文编号：2351486