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基于光谱稀疏模型的高光谱压缩感知重构 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于光谱稀疏化的压缩感知采样与重构模型,通过从训练样本中构建光谱稀疏字典提升光谱稀疏化效果,同时在重构时兼顾空间图像的全变分约束进一步提升重构精度.对200波段AVIRIS高光谱场景进行压缩感知重构的实验表明,利用构建的光谱稀疏字典与传统的DCT字典和Haar小波字典相比光谱稀疏化效果明显提升,同时在25%采样下基于光谱稀疏字典几乎无差别重构出了高光谱图像,同样条件下在空间和光谱的精度与现有常用方法相比有较大的提升. 相似文献
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基于模型的目标分解是极化合成孔径雷达(SAR)的一个重要应用,基于模型目标分解依赖于极化数据仅能获得各散射机制的能量信息.该文将基于模型的分解技术应用到π/4模式的简缩极化干涉SAR(C-PolInSAR)数据中,对互相关矩阵进行分解,在获得各散射机制功率的同时获得对应的散射相位中心.该文首先推导出3种散射机制π/4简缩极化SAR干涉观测下散射模型,然后运用数值计算方法进行目标分解,最终求解出各散射机制的功率贡献及相位中心高度信息.仿真数据验证了该算法的有效性,分析了不同波段及不同地表参数对分解结果的影响. 相似文献
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