| 一种高光谱图像的双压缩感知模型 |
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| 作者姓名： | 冯燕 王忠良 王丽 |
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| 作者单位： | 1. 西北工业大学 电子信息学院 陕西省信息获取与处理重点实验室, 西安 710129;
2. 铜陵学院 电气工程学院, 铜陵 244000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金 (61071171); 安徽省高等学校省级自然科学研究项目(KJ2013B298); 西北工业大学博士论文创新基金(CX201424) |
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| 摘 要： | 高光谱图像因其海量数据性,给存储、传输及后续分析处理带来了挑战。压缩感知理论提供了一种全新的信号采集框架。针对高光谱数据的三维特性,提出一种双压缩感知的采样与重构模型。该模型在采样阶段兼顾高光谱数据的空间和谱间稀疏特性,构造了能同时实现空间和谱间压缩采样的感知矩阵;重构阶段不同于传统的压缩感知重构方法直接重构高光谱数据,而是将高光谱数据分离成端元和丰度分别进行重构,然后利用重构的端元和丰度信息合成高光谱数据。实验结果表明,所提双压缩感知在低采样率下重构精度较三维压缩采样提高了10 dB以上,更为显著的是运算速度提升了3个数量级,同时该方法还便于获得端元和丰度信息。
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| 关 键 词： | 高光谱图像 压缩感知 数据压缩 线性混合模型 端元提取 丰度估计 |
| 收稿时间： | 2014-09-15 |
| 修稿时间： | 2014-12-10 |
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