摘要：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于重加權(quán)拉普拉斯稀疏先驗(yàn)的高光譜圖像壓縮感知方法，用于解決現(xiàn)有高光譜圖像壓縮感知方法重建精度低的技術(shù)問(wèn)題。技術(shù)方案是隨機(jī)采集每個(gè)像素光譜的少量線性觀測(cè)作為壓縮數(shù)據(jù)，建立基于重加權(quán)拉普拉斯稀疏先驗(yàn)的壓縮感知模型和稀疏正則化的回歸模型，對(duì)所建立的模型求解。由于隨機(jī)采集少量線性觀測(cè)作為壓縮數(shù)據(jù)，減少了圖像采集過(guò)程中的資源消耗。重加權(quán)拉普拉斯稀疏先驗(yàn)準(zhǔn)確刻畫(huà)了高光譜圖像中的強(qiáng)稀疏性，克服了傳統(tǒng)拉普拉斯稀疏先驗(yàn)對(duì)非零元素的非均勻約束，提高了高光譜圖像的重建精度。經(jīng)測(cè)試，當(dāng)采樣率為0.15，壓縮數(shù)據(jù)中存在信噪比為10db的強(qiáng)噪聲時(shí)，本發(fā)明的峰值信噪比相對(duì)于背景技術(shù)方法提升4db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;張艷寧;張磊;嚴(yán)杭琦;
- 地址710072 陜西省西安市友誼西路127號(hào)
- 申請(qǐng)?zhí)?/b>CN201510114261.0
- 申請(qǐng)時(shí)間2015年03月16日
- 申請(qǐng)公布號(hào)CN104734724A
- 申請(qǐng)公布時(shí)間2015年06月24日
- 分類號(hào)H03M7/30(2006.01)I;
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