粒子群优化结构测量矩阵的遥感压缩成像

发布时间：2017-07-28 14:16

  本文关键词：粒子群优化结构测量矩阵的遥感压缩成像

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【摘要】：针对块循环测量矩阵应用于遥感压缩成像存在图像重构性能不理想的问题,本文把粒子群智能优化算法引入到块循环矩阵优化中,实现了在保持矩阵结构不变的同时对块循环矩阵的优化。首先以相关系数的Welch界为阈值约束Gram矩阵非对角元素构造目标矩阵;然后以Gram矩阵逼近目标矩阵的方式建立目标函数,将优化对象改为构造块循环矩阵的自由元向量。为提高优化效率,文中采用权重自适应更新的方式提高粒子搜索能力。开展了相关重构对比实验,结果表明,优化后的块循环测量矩阵在保持矩阵结构的同时,降低了与稀疏变换矩阵的相关性,其与稀疏变换矩阵的最大相关系数、平均相关系数和阈值平均相关系数分别降低了0.027 3、0.017 5和0.004 6,得到的结果显示优化的块循环矩阵提高了图像的重构性能。
【作者单位】： 电子工程学院脉冲功率激光技术国家重点实验室;电子工程学院红外与低温等离子体安徽省重点实验室;安徽建筑大学电子与信息工程学院;
【关键词】： 遥感图像 压缩成像 图像重构 块循环矩阵 粒子群优化
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.61503394) 安徽省自然科学基金资助项目(No.1408085QF131,No.1508085QF121) 安徽高等学校自然科学研究项目(No.KJ2015ZD14,No.KJ2016A149)
【分类号】：TP751
【正文快照】： 1引言信息时代,随着信息需求量的与日俱增,高空间、时间和光谱分辨率的图像获取成为遥感成像的重要发展趋势。由于成像系统硬件的限制和数据传输、处理的压力,基于Nyquist采样定理的信息获取方式用于高分辨率遥感成像系统时存在难以突破的瓶颈[1-2]。压缩感知(CompressiveSens

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本文编号：584452