基于自適應閾值的干涉高光譜圖像稀疏重建
摘要：干涉高光譜圖像是一類特殊的圖像源,其海量數據導致很難在有限帶寬信道上傳輸。傳統的方法是對數據進行壓縮,然后進行編碼傳輸。但是壓縮后的數據還是很大,給數據的傳輸和存儲帶來很大困難,而壓縮感知技術可以很好地解決該類圖像在傳輸時的問題。本文在壓縮感知原有算法的基礎上提出了更適用于干涉高光譜圖像的基于自適應閾值的正交匹配追蹤算法(ATROMP),該算法首先采用分塊處理,然后挑選出干涉條紋塊。由于豎直干涉條紋具有較強的單方向特性,水平全變分值較大。因此本文根據水平全變分值提取出圖像中的干涉條紋,進行自適應采樣。然后采用一個自適應閾值來代替正則正交匹配追蹤(ROMP)算法中的二次選取,采用自適應閾值不僅可以保障每次選取的原子的相關性足夠高,而且每次可以適當地選取多個原子保證足夠的循環次數,避免了后續匹配度更高原子的遺漏。相比于傳統ROMP算法,大量實驗數據表明本文方法稀疏重建的精度可以得到明顯的提高。
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