高光譜壓縮感知(HCS)對(duì)于解決機(jī)載或星載高光譜數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與實(shí)時(shí)傳輸具有重要意義。目前,線性混合模型(LMM)已被成功應(yīng)用于HCS;然而,由于光照條件、地形變化以及大氣作用等的影響,所獲取的地物光譜會(huì)發(fā)生擾動(dòng),從而限制了HCS重建質(zhì)量的提高。在LMM基礎(chǔ)上,通過(guò)引入光譜修正項(xiàng)來(lái)修正光譜擾動(dòng),提出了光譜擾動(dòng)修正的LMM (SPC_LMM);在此基礎(chǔ)上,進(jìn)一步提出了基于SPC_LMM的HCS (HCS_SPC_LMM)方法。該方法在采樣端僅對(duì)原始高光譜圖像進(jìn)行光譜維壓縮采樣,基于壓縮采樣數(shù)據(jù),將SPC_LMM應(yīng)用HCS的重建,利用交替方向乘子法(ADMM)分別估計(jì)SPC_LMM中各分量的最優(yōu)值,以獲得最優(yōu)的高光譜圖像重建質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,HCS_SPC_LMM能夠獲得優(yōu)于其他典型HCS方法的重建質(zhì)量。

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【文章目錄】：
1 引言
2 線性混合模型（LMM）與光譜擾動(dòng)修正的線性混合模型（SPC＿LMM)
3 基于修正線性混合模型的高光譜壓縮感知
    3.1 光譜維壓縮采樣
    3.2 基于SPC＿LMM的HCS重建
4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.1 正則化參數(shù)的選取
    4.2 利用SNR比較重建質(zhì)量
    4.3 重建質(zhì)量的主觀評(píng)價(jià)
    4.4 利用SAD比較重建質(zhì)量
    4.5 復(fù)雜度比較
5 結(jié)論



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