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摘要:
针对目前合成孔径雷达(SAR)图像压缩感知重构算法没有充分利用小波系数相关性的缺点,提出了一种综合利用尺度间衰减性和尺度内方向能量聚集性的SAR图像贝叶斯压缩感知重构算法(DLWT-TDC).首先采用方向提升小波变换(DLWT)对SAR图像进行稀疏表示,然后在3个高频子带中分别使用3×5、5×3、5×5邻域设计了具有方向和空间局部自适应的先验概率分布模型,最后利用马尔科夫链蒙特卡罗采样的贝叶斯推理恢复出图像的小波系数,进而得到重构图像.实验结果表明,DLWT-TDC算法在采样率为50%~90%下可以提高图像的重构性能,与仅利用尺度间相关性的小波树结构的压缩感知重构算法相比,在90%高采样率下的重构性能可提高3 dB左右.
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文献信息
篇名 合成孔径雷达图像的贝叶斯压缩感知重构算法
来源期刊 西安交通大学学报 学科
关键词 合成孔径雷达 方向提升小波变换 稀疏表示 贝叶斯推理 压缩感知
年,卷(期) 2013,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 74-79
页数 6页 分类号 TN914.42
字数 语种 中文
DOI 10.7652/xjtuxb201308013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张兰 西安交通大学电子与信息工程学院 51 154 7.0 9.0
2 侯兴松 西安交通大学电子与信息工程学院 21 95 6.0 8.0
3 肖琳 西安交通大学电子与信息工程学院 16 101 7.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
合成孔径雷达
方向提升小波变换
稀疏表示
贝叶斯推理
压缩感知
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西安交通大学学报
月刊
0253-987X
61-1069/T
大16开
1960-01-01
chi
出版文献量(篇)
7020
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