發(fā)布時間：2017-11-02 23:12

  本文關(guān)鍵詞：基于光譜稀疏模型的高光譜壓縮感知重構(gòu)

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【摘要】：提出了一種基于光譜稀疏化的壓縮感知采樣與重構(gòu)模型,通過從訓(xùn)練樣本中構(gòu)建光譜稀疏字典提升光譜稀疏化效果,同時在重構(gòu)時兼顧空間圖像的全變分約束進(jìn)一步提升重構(gòu)精度.對200波段AVIRIS高光譜場景進(jìn)行壓縮感知重構(gòu)的實驗表明,利用構(gòu)建的光譜稀疏字典與傳統(tǒng)的DCT字典和Haar小波字典相比光譜稀疏化效果明顯提升,同時在25%采樣下基于光譜稀疏字典幾乎無差別重構(gòu)出了高光譜圖像,同樣條件下在空間和光譜的精度與現(xiàn)有常用方法相比有較大的提升.
【作者單位】： 中國科學(xué)院光電研究院定量遙感信息重點實驗室;中國科學(xué)院大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： 壓縮感知 高光譜成像 稀疏表示 字典學(xué)習(xí) 重構(gòu)算法
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)(2013AA12904) 中國科學(xué)院/國家外國專家局創(chuàng)新國際團隊(2013AA1229)~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 引言 壓縮感知(Compressive Sensing)理論是近幾年來信號與圖像處理領(lǐng)域廣受關(guān)注的新型理論.應(yīng)用壓縮感知理論,可以在目標(biāo)的稀疏特性約束下,從少量非相關(guān)觀測值中恢復(fù)出目標(biāo)信號,是突破奈奎斯特采樣定理限制,實現(xiàn)超分辨成像的有力途徑,在醫(yī)學(xué)成像、遙感成像等領(lǐng)域具有極大的

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本文編號：1133579