基于空间域压缩采样和谱域Karhunen-Loève变换的光谱成像与重构

光谱图像包含丰富的空间信息和光谱信息,能够为天基预警探测任务提供重要的信息支撑,但其庞大的数据量给硬件设备带来了极大的挑战。传统的基于奈奎斯特采样的"先采样后压缩"的处理方式不仅无法从根本上解决数据量庞大的问题,还会造成资源浪费;针对此问题,利用单波段二维图像的稀疏性和空间编码数据的谱间冗余,设计了一种基于空间域压缩采样和谱域Karhunen-Loève(KL)变换编码的光谱图像重构方法,并建立基于1范数和全变分约束的单波段二维图像复合正则重构模型,同时结合投影梯度法和软阈值收缩算子设计2D-CRPG模型求解算法。结果表明:基于空间域压缩采样和谱域KL变换编码的光谱图像重构方法能够有效降低数据采样成本,有利于天基预警探测光谱成像;2D-CRPG重构算法能够有效保留光谱图像的结构信息,从而在有限的采样率下较好地重构原始光谱图像。