压缩感知理论在蝗灾监测中的应用

熊晓婷; 许学杰; 李素文

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非洲蝗虫灾害给当地农作物带来了巨大的损害,为了实时监测蝗虫迁徙动向和蝗虫变异状态,提出一种改进的压缩采样匹配追踪(uCoSaMP)蝗虫图像重构算法。针对观测矩阵性能不佳的现状,通过构造新观测矩阵,有效提高观测值的重构潜能。在原子选择阶段,利用修正因子自适应地修正残差与观测矩阵各列的相关性,提高候选集的正确率;在原子剔除阶段,细分为两步:第一步采用最小二乘法将候选集尺寸缩小到两倍稀疏度大小,第二步利用信号和残差的加权值获得支撑集;根据残差二范数和阈值的大小设置迭代停止条件;以近景和远景蝗虫图像为仿真对象分别进行实验,结果表明:改进算法在主观和客观方面均具有更优的重构性能,峰值信噪比(PSNR)最大提高了10%。

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来源
《传感器与微系统》 |2022年第4期|156-160|共5页
作者
熊晓婷; 许学杰; 李素文;
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作者单位

淮北师范大学物理与电子信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;信号处理;
关键词
蝗虫图像; 压缩感知; 观测矩阵; 重构算法; 重构性能;

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