基于非局部自相似性的双相机压缩光谱图像重建算法

针对压缩光谱成像的图像重建问题,提出了一种基于非局部稀疏表示与双相机系统的压缩光谱重建方法。首先,利用RGB观测来构建一种三维图像块,使用K均值聚类对图像块进行分类,并以聚类结果来指导目标高光谱图像的光谱块分类,通过主成分分析获取每个簇的特征用来稀疏表示其他光谱块。然后用构建的三维图像块估计目标光谱图像非局部相似性,并构建目标函数。最后,通过迭代收缩算法与共轭梯度下降法来交替优化目标函数完成重建。仿真和实拍结果表明,所提方法能大幅提升重建质量与精度,在空间和光谱维度上重建误差更小,RGB观测辅助字典学习与相似块估计的方法能有效提升双相机系统的计算效率。