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文檔簡介
1、近年來,在環(huán)境監(jiān)測、地質(zhì)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)學(xué)和軍事等領(lǐng)域,傳統(tǒng)的全色和彩色圖像已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足人們的需求,各類高光譜成像技術(shù)已被廣泛應(yīng)用。在高光譜成像裝置中,傳感器探測到目標(biāo)對上百個不同波長的反射或者輻射強(qiáng)度,從而形成上百個連續(xù)譜帶組成的光譜圖像。高光譜圖像被定義為二維空間域和一維頻譜域組成的三維立體數(shù)據(jù)。
盡管高光譜成像極具民用和軍用潛力,但由于高光譜圖像是一種三維圖像數(shù)據(jù),其數(shù)據(jù)量非常龐大。特別是當(dāng)高光譜圖像的譜間分辨率提高時
2、,會導(dǎo)致圖像數(shù)據(jù)量的急劇增加。如一景典型的高光譜AVIRIS圖像,由波長范圍380nm-2500nm的224個譜帶組成,每個譜帶的空間分辨率為614×512像素,每像素表示為16比特,其數(shù)據(jù)量達(dá)到140MB/景。由于高光譜圖像的數(shù)據(jù)量非常大,為了保證海量高光譜圖像的高效采樣、傳輸和存儲,其高質(zhì)量的圖像壓縮采樣編碼已成為重要的關(guān)鍵技術(shù)之一。
經(jīng)過壓縮,大量的非重要的數(shù)據(jù)被拋棄,這種采樣后再壓縮的過程導(dǎo)致了系統(tǒng)復(fù)雜性的增加,在
3、采樣速率很高的情況下,A/D轉(zhuǎn)換器的實現(xiàn)成為瓶頸。于是很自然地引出一個問題:能否利用其它變換空間描述信號,建立新的信號描述和處理的理論框架,使得在保證信息不損失的情況下,用遠(yuǎn)低于奈奎斯特采樣定理要求的速率采樣信號,同時又可以完全恢復(fù)信號?即能否將對信號的采樣轉(zhuǎn)變成對信息的采樣?
近幾年來出現(xiàn)了一種新穎的理論——壓縮感知(Compressive Sensing),在該理論框架下,采樣速率不決定于信號的帶寬,而決定于信號中信息
4、的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容。在壓縮感知理論中,圖像信號的采樣和壓縮同時以低速率進(jìn)行,使傳感器的采樣和計算成本大大降低,而信號的恢復(fù)過程是一個優(yōu)化計算的過程。
因為高光譜圖像信號具有可壓縮性,只要能找到其相應(yīng)的稀疏表示空間,就可以用一個與變換基不相關(guān)的觀測矩陣將變換所得高維信號投影到一個低維空間上,有效地進(jìn)行壓縮采樣,從而在一定光譜分辨率條件下降低相機(jī)的實現(xiàn)難度,或在現(xiàn)有技術(shù)條件下大幅提高光譜分辨率;然后通過求解優(yōu)化問題就可以從這些少量的
5、投影中以高概率重構(gòu)出原信號,可以證明這樣的投影包含了重構(gòu)信號的足夠信息。
本文針對上述問題,主要研究了可壓縮信號稀疏程度對于重構(gòu)誤差的影響,研究了壓縮采樣信號量化噪聲和隨機(jī)加性噪聲對于重構(gòu)誤差的影響;比較了基追蹤法、正交匹配追蹤法,LASSO法和貝葉斯方法等壓縮感知優(yōu)化重構(gòu)算法的性能;本文針對高光譜圖像的特性,提出了一種利用高光譜圖像壓縮采樣值的譜帶分組方法,提出了一種適合高光譜圖像壓縮采樣的模型和重構(gòu)方法,該算法能夠有效
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