摘要：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于三維全變差稀疏先驗(yàn)的高光譜解混壓縮感知方法，用于解決現(xiàn)有聯(lián)合光譜解混的高光譜圖像壓縮感知算法精度低的技術(shù)問(wèn)題。技術(shù)方案是采用隨機(jī)觀測(cè)矩陣從原始數(shù)據(jù)中抽取少量的樣本作為壓縮數(shù)據(jù)。重建過(guò)程，根據(jù)解混壓縮感知模型，從光譜庫(kù)中選擇適當(dāng)?shù)墓庾V作為的模型中的端元矩陣，進(jìn)而引入豐度值矩陣的三維全變差稀疏先驗(yàn)，通過(guò)求解受限的線性優(yōu)化問(wèn)題，精確地求解豐度值矩陣。最后使用線性混合模型重建原始數(shù)據(jù)。在HYDICE衛(wèi)星拍攝的urban數(shù)據(jù)上當(dāng)壓縮比為1:20時(shí)，歸一化的均方誤差(normalized mean squared error,NMSE)小于0.09，當(dāng)壓縮比為1:10時(shí)，歸一化均方誤差同樣小于0.08，相對(duì)于已有的壓縮感知類算法精度提升10%以上。
- 專利類型發(fā)明專利
- 申請(qǐng)人西北工業(yè)大學(xué);
- 發(fā)明人魏巍;張磊;張艷寧;李飛;
- 地址710072 陜西省西安市友誼西路127號(hào)
- 申請(qǐng)?zhí)?/b>CN201410102950.5
- 申請(qǐng)時(shí)間2014年03月20日
- 申請(qǐng)公布號(hào)CN103871087A
- 申請(qǐng)公布時(shí)間2014年06月18日
- 分類號(hào)G06T9/00(2006.01)I;
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