基于壓縮感知的高光譜圖像重建算法研究.pdf

1、自20世紀(jì)后半葉開(kāi)始，遙感技術(shù)無(wú)論是在理論、技術(shù)，還是在運(yùn)用上都得到了長(zhǎng)足的發(fā)展，在這當(dāng)中最突出的無(wú)疑是高光譜圖像技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展。高光譜圖像在獲取地面空間信息的同時(shí)，也獲得了其光譜信息，在航空航天、地質(zhì)探測(cè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。顯然，光譜分辨率越高，成像越多，隨之到來(lái)的就是信息量的激增，如此之多的數(shù)據(jù)給數(shù)據(jù)的計(jì)算、存儲(chǔ)和傳輸都帶來(lái)了巨大的壓力。因此，研究高光譜圖像的信息處理及壓縮編碼技術(shù)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　論文

2、首先對(duì)高光譜圖像做了一些個(gè)詳細(xì)的概述，分析了高光譜成像原理及其圖像特性；然后研究了壓縮感知理論，對(duì)壓縮感知理論各個(gè)組成部分做了深入地分析，指出了壓縮感知未來(lái)的幾種比較有潛力的發(fā)展方向；最后針對(duì)高光譜圖像的幾種特征，結(jié)合壓縮感知，提出了幾種高光譜圖像壓縮感知重構(gòu)算法。針對(duì)圖像信息分布不均勻，提出了投影率預(yù)分配思想，形成基于投影率預(yù)分配的分塊壓縮感知。針對(duì)高光譜圖像序列的較強(qiáng)譜間相關(guān)性，研究這種相關(guān)性對(duì)于重構(gòu)迭代過(guò)程的影響，從兩個(gè)方面對(duì)高光

3、譜圖像的壓縮感知做了深入研究：一是利用其譜間相關(guān)性，提出譜間線(xiàn)性濾波思想，提升重構(gòu)質(zhì)量；二是去除譜間相關(guān)性，提出去相關(guān)模型，去相關(guān)之后的圖像觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)更加稀疏，重構(gòu)性能更佳。
　　本文主要工作是將高光譜圖像壓縮與壓縮感知理論結(jié)合起來(lái)，提出了幾種高光譜圖像壓縮感知重構(gòu)算法。主要研究成果可概括如下：
　?。?）提出了一種基于投影率預(yù)分配的圖像分塊壓縮感知算法。對(duì)圖像進(jìn)行分塊，計(jì)算每個(gè)圖像塊的熵估計(jì)，以圖像塊的估計(jì)熵所占整個(gè)圖像估計(jì)

4、熵的比重來(lái)控制投影率分配。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，重構(gòu)質(zhì)量有較大提升，算法復(fù)雜度基本不變。
　　（2）提出了一種基于譜間線(xiàn)性濾波的高光譜圖像壓縮感知算法。該算法在每次迭代之后都與前一幀高光譜圖像的重構(gòu)圖像進(jìn)行譜間線(xiàn)性濾波，結(jié)合前一幀重構(gòu)圖像設(shè)計(jì)新的重構(gòu)迭代停止條件。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，重構(gòu)時(shí)間大大降低，重構(gòu)質(zhì)量有大幅度提升。
　?。?）提出了一種基于去相關(guān)模型的高光譜圖像壓縮感知算法。該算法在重構(gòu)過(guò)程中建立去相關(guān)模型，將針對(duì)當(dāng)前譜段圖像的重