基于壓縮感知的遙感圖像處理技術(shù)的研究.pdf

1、傳統(tǒng)的奈奎斯特定理規(guī)定，采樣頻率必須達到信號帶寬的兩倍以上才能對原始信號進行精確的重構(gòu)。然而，隨著信息的爆炸式發(fā)展，如果按照傳統(tǒng)的采樣理論對圖像和視頻等信息進行采集，就會導(dǎo)致海量數(shù)據(jù)的問題，不但會大大的增加硬件成本和軟件開銷，而且對信號的獲取效率很低。綜上所述，傳統(tǒng)的奈奎斯特采樣方法對大數(shù)據(jù)量的圖像處理顯得越來越力不從心。為了突破這種限制，近幾年由Candes和Dono ho等人提出了一種全新的采樣理論—壓縮感知（Compressed

2、Sensing,CS），給信息處理領(lǐng)域注入了新的活力，提供了更為廣闊的研究方向。CS采樣有著多種優(yōu)點：首先，它極大的降低了信號在處理時的數(shù)據(jù)量；其次，也是最重要的一點是它能夠以遠低于奈奎斯特定理所需要的采樣數(shù)，就能實現(xiàn)對原始信號的精確恢復(fù)和重構(gòu)?；谠摾碚?，本文研究了壓縮感知技術(shù)在遙感圖像處理領(lǐng)域的應(yīng)用：
　　(1)針對圖像融合過程中亟需解決的海量數(shù)據(jù)問題，本文提出了一種基于小波稀疏基的壓縮感知域內(nèi)遙感圖像的融合方法。該算法的第一

3、步是先將多光譜圖像進行IHS變換得到其I、H、S分量，然后用I分量與全色圖像進行直方圖匹配，再將I分量和匹配后的全色圖像在CS域內(nèi)進行加權(quán)融合，最后重構(gòu)得到新的I分量，并進行IHS逆變換得到融合后的圖像。實驗證明，該算法能夠得到質(zhì)量不錯的融合圖像，更為重要的是由于是在CS域內(nèi)進行的圖像融合，這樣就大大的降低了圖像的數(shù)據(jù)處理量。
　　(2)本文還提出了一種基于壓縮感知的自適應(yīng)全變分遙感圖像去噪算法，該去噪算法根據(jù)圖像區(qū)域的不同特征選