基于Curvelet变换冗余字典的重力数据稀疏表示与重建

• 作者: 吴美平 牛丽琨
• 来源期刊: 物探化探计算技术
• 学科: 地球科学
• 关键词: 压缩感知 Curvelet变换 冗余字典 稀疏表示
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 重·磁·电勘探
• 页码范围: 631-636
• 页数: 6页
• 分类号: P631.4
• 字数: 3070字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1749.2018.05.11

摘要

压缩感知理论为低采样建立大面积、高精度的重力场模型提供了理论指导.构造合适的变换基,实现二维重力数据更为稀疏的表示,对于测量矩阵的设计和重构精度的提高具有重大意义.采用Curvelet变换作为核函数构造过完备冗余字典,选取不同尺度不同方向的曲波系数作为原子组成不同的字典,对EGM2008模型分辨率为1'×1'的某海域重力异常数据进行稀疏表示和重建,根据PSNR值,稀疏度和η值作为评估标准确定最优原子个数.最后采用OMP算法对重力数据稀疏表示并重建.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴美平	国防科学技术大学机电工程与自动化学院	75	525	13.0	19.0
2	牛丽琨	国防科学技术大学机电工程与自动化学院	1	0	0.0	0.0