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基于自適應(yīng)閾值的干涉高光譜圖像稀疏重建

溫佳; 劉明威; 崔軍; 閆淑霞 天津工業(yè)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院; 天津300387; 天津市光電檢測(cè)技術(shù)與系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室; 天津300387

摘要:干涉高光譜圖像是一類特殊的圖像源,其海量數(shù)據(jù)導(dǎo)致很難在有限帶寬信道上傳輸。傳統(tǒng)的方法是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮,然后進(jìn)行編碼傳輸。但是壓縮后的數(shù)據(jù)還是很大,給數(shù)據(jù)的傳輸和存儲(chǔ)帶來很大困難,而壓縮感知技術(shù)可以很好地解決該類圖像在傳輸時(shí)的問題。本文在壓縮感知原有算法的基礎(chǔ)上提出了更適用于干涉高光譜圖像的基于自適應(yīng)閾值的正交匹配追蹤算法(ATROMP),該算法首先采用分塊處理,然后挑選出干涉條紋塊。由于豎直干涉條紋具有較強(qiáng)的單方向特性,水平全變分值較大。因此本文根據(jù)水平全變分值提取出圖像中的干涉條紋,進(jìn)行自適應(yīng)采樣。然后采用一個(gè)自適應(yīng)閾值來代替正則正交匹配追蹤(ROMP)算法中的二次選取,采用自適應(yīng)閾值不僅可以保障每次選取的原子的相關(guān)性足夠高,而且每次可以適當(dāng)?shù)剡x取多個(gè)原子保證足夠的循環(huán)次數(shù),避免了后續(xù)匹配度更高原子的遺漏。相比于傳統(tǒng)ROMP算法,大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明本文方法稀疏重建的精度可以得到明顯的提高。

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