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摘要:
根据高光谱数据的特点,提出了一种基于像元的分布式压缩采样模型来实现高光谱图像的有效压缩采样与重构.搭建了能实现该模型的压缩采样光谱成像系统,并研究了用于该系统成像的重构算法.在图像采集阶段,将高光谱数据分为参考像元和压缩感知像元;地面像元的辐射能通过棱镜进行谱带分离,再利用数字微镜器件实现谱带的线性编码.对压缩感知像元进行低采样率的线性编码,对参考像元进行采样率为1的线性编码.压缩采样数据重构时,不再采用传统方法直接重构高光谱数据,而是利用线性混合模型将重构高光谱数据转换成端元提取和丰度估计,然后根据重构的端元和丰度恢复原数据.对比实验表明,在压缩采样数据为总数据的20%时,重构的平均信噪比提高了10 dB.所设计的成像系统应用压缩感知理论减少了采集的数据量,采样方式简单,可应用于星载或机载的高光谱压缩感知成像.
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内容分析
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文献信息
篇名 高光谱图像的分布式压缩感知成像与重构
来源期刊 光学精密工程 学科 工学
关键词 分布式压缩感知 高光谱图像 成像光谱仪 线性混合模型 感知矩阵
年,卷(期) 2015,(4) 所属期刊栏目 信息科学
研究方向 页码范围 1131-1137
页数 7页 分类号 TP751
字数 4677字 语种 中文
DOI 10.3788/OPE.20152304.1131
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 王丽 西北工业大学电子信息学院 21 82 5.0 8.0
2 冯燕 西北工业大学电子信息学院 75 688 15.0 21.0
3 王忠良 西北工业大学电子信息学院 12 58 5.0 7.0
7 肖华 铜陵学院数学与计算机学院 3 27 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
分布式压缩感知
高光谱图像
成像光谱仪
线性混合模型
感知矩阵
研究起点
研究来源
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相关学者/机构
期刊影响力
光学精密工程
月刊
1004-924X
22-1198/TH
大16开
长春市东南湖大路3888号
12-166
1959
chi
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