摘要：本发明公开了一种基于重加权拉普拉斯稀疏先验的高光谱图像压缩感知方法，用于解决现有高光谱图像压缩感知方法重建精度低的技术问题。技术方案是随机采集每个像素光谱的少量线性观测作为压缩数据，建立基于重加权拉普拉斯稀疏先验的压缩感知模型和稀疏正则化的回归模型，对所建立的模型求解。由于随机采集少量线性观测作为压缩数据，减少了图像采集过程中的资源消耗。重加权拉普拉斯稀疏先验准确刻画了高光谱图像中的强稀疏性，克服了传统拉普拉斯稀疏先验对非零元素的非均匀约束，提高了高光谱图像的重建精度。经测试，当采样率为0.15，压缩数据中存在信噪比为10db的强噪声时，本发明的峰值信噪比相对于背景技术方法提升4db以上。
- 专利类型发明专利
- 申请人西北工业大学;
- 发明人魏巍;张艳宁;张磊;严杭琦;
- 地址710072 陕西省西安市友谊西路127号
- 申请号CN201510114261.0
- 申请时间2015年03月16日
- 申请公布号CN104734724A
- 申请公布时间2015年06月24日
- 分类号H03M7/30(2006.01)I;
教育装备采购网在线客服
京公网安备11010802043465号
