基于結(jié)構(gòu)稀疏表示的光譜圖像稀疏重建.pdf

1、光譜圖像在國防科學(xué)研究和軍事應(yīng)用領(lǐng)域均有著重要需求。傳統(tǒng)的光譜圖像獲取方法存在系統(tǒng)資源開銷大，數(shù)據(jù)傳輸壓力大的缺點(diǎn)。壓縮感知理論是一種新的信號(hào)獲取理論，可以通過簡單的隨機(jī)觀測(cè)實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)采樣的同時(shí)進(jìn)行壓縮，極大的節(jié)省了資源、減輕了傳輸壓力，克服了傳統(tǒng)壓縮方法中的缺陷。
　　在壓縮感知理論中，如何從獲取的少量觀測(cè)數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確的重建出原始信號(hào)是一個(gè)非常關(guān)鍵的問題。目前壓縮感知下的光譜圖像重建算法普遍采用固定稀疏域，不能很好的描述光譜圖像中

2、的不同局部結(jié)構(gòu)。針對(duì)這一缺陷，本文提出了基于結(jié)構(gòu)稀疏表示的光譜圖像稀疏重建算法，該算法首先考慮到光譜圖像的譜間相關(guān)性信息，提出光譜圖像的三維字典學(xué)習(xí)方法，學(xué)習(xí)得到三維字典能同時(shí)刻畫光譜圖像的空間維結(jié)構(gòu)和光譜維結(jié)構(gòu);其次利用了圖像的局部自相似性，引入自適應(yīng)稀疏域選擇方法，對(duì)圖像不同的局部結(jié)構(gòu)尋找適合自身的稀疏域;最后利用了圖像的非局部自相似性，引入結(jié)構(gòu)稀疏的表示方法，提出了光譜圖像在結(jié)構(gòu)稀疏表示下的模型。通過仿真實(shí)驗(yàn)證明，該算法能夠更好的