【摘要】：本文基于壓縮感知理論,利用高光譜圖像譜間存在極強的相關(guān)性,提出一種基于譜間和幀內(nèi)協(xié)同稀疏的高光譜圖像壓縮感知模型(hyperspectral image collaborative sparsity measure,HICoSM).模型包括對高光譜圖像各波段幀內(nèi)及其幀間3方面的稀疏性挖掘:一是對各波段幀基于局部區(qū)域平滑性的稀疏性度量;二是對各波段幀基于非局部區(qū)域紋理、邊緣等細節(jié)信息的自相似性稀疏性度量;三是相鄰波段幀基于譜間相關(guān)性的預測稀疏性度量,具體利用前一個波段幀,通過最小二乘法線性預測形成當前波段幀的預測幀,通過確定預測幀與當前波段幀的最佳預測差實現(xiàn)譜間的稀疏性度量.進一步,給出了所提出模型的數(shù)值計算過程.仿真實驗表明,模型HICoSM在對各個波段幀的稀疏性進行度量的基礎(chǔ)上,通過挖掘和測量高光譜圖像波段間的譜間稀疏性,有效地提高了各波段幀在壓縮感知恢復階段的解碼質(zhì)量.
[Abstract]:Based on the theory of compression sensing, a hyperspectral image compression sensing model (hyperspectral image collaborative sparsity measure,HICoSM) is proposed, which is based on the strong correlation between the spectra of hyperspectral images. The model includes three aspects of sparse mining in and between frames of each band of hyperspectral images: first, the sparse measurement of each band frame based on local region smoothness; The second is the self-similarity sparsity measure of each band frame based on the detail information of non-local region texture and edge. The third is the prediction sparsity measure of adjacent band frames based on the correlation between spectra. Using the previous band frame, the prediction frame of the current band frame is formed by the least square method. The sparsity measure is realized by determining the optimal prediction difference between the predicted frame and the current band frame. Furthermore, the numerical calculation process of the proposed model is given. The simulation results show that the model HICoSM can effectively improve the decoding quality of each band frame at the stage of compressed perceptual recovery by mining and measuring the spectral sparsity between bands on the basis of measuring the sparsity of each band frame.
【作者單位】： 遼寧師范大學計算機與信息技術(shù)學院;遼寧師范大學自然地理與空間信息科學遼寧重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金項目(批準號:41271422,61402214) 高等學校博士學科點專項科研基金項目(批準號:20132136110002) 遼寧省博士科研啟動基金項目(批準號:20121076) 遼寧省教育廳科學研究一般項目(批準號:L2013405,L2013406)資助
【分類號】：TP751

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本文編號：2403064