基于光谱稀疏模型的高光谱压缩感知重构

汪琪; 马灵玲; 唐伶俐; 李传荣; 周勇胜

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基于光谱稀疏模型的高光谱压缩感知重构

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提出了一种基于光谱稀疏化的压缩感知采样与重构模型,通过从训练样本中构建光谱稀疏字典提升光谱稀疏化效果,同时在重构时兼顾空间图像的全变分约束进一步提升重构精度.对200波段AVIRIS高光谱场景进行压缩感知重构的实验表明,利用构建的光谱稀疏字典与传统的DCT字典和Haar小波字典相比光谱稀疏化效果明显提升,同时在25％采样下基于光谱稀疏字典几乎无差别重构出了高光谱图像,同样条件下在空间和光谱的精度与现有常用方法相比有较大的提升.

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来源
《红外与毫米波学报》 |2016年第6期|723-730|共8页
作者
汪琪; 马灵玲; 唐伶俐; 李传荣; 周勇胜;
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作者单位

中国科学院光电研究院定量遥感信息重点实验室,北京100094;

中国科学院大学,北京100049;

中国科学院光电研究院定量遥感信息重点实验室,北京100094;

中国科学院光电研究院定量遥感信息重点实验室,北京100094;

中国科学院光电研究院定量遥感信息重点实验室,北京100094;

中国科学院光电研究院定量遥感信息重点实验室,北京100094;

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正文语种 chi
中图分类数字处理;
关键词
压缩感知; 高光谱成像; 稀疏表示; 字典学习; 重构算法;

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