摘要：本發明公開了一種基于三維全變差稀疏先驗的高光譜解混壓縮感知方法，用于解決現有聯合光譜解混的高光譜圖像壓縮感知算法精度低的技術問題。技術方案是采用隨機觀測矩陣從原始數據中抽取少量的樣本作為壓縮數據。重建過程，根據解混壓縮感知模型，從光譜庫中選擇適當的光譜作為的模型中的端元矩陣，進而引入豐度值矩陣的三維全變差稀疏先驗，通過求解受限的線性優化問題，精確地求解豐度值矩陣。最后使用線性混合模型重建原始數據。在HYDICE衛星拍攝的urban數據上當壓縮比為1:20時，歸一化的均方誤差(normalized mean squared error,NMSE)小于0.09，當壓縮比為1:10時，歸一化均方誤差同樣小于0.08，相對于已有的壓縮感知類算法精度提升10%以上。
- 專利類型發明專利
- 申請人西北工業大學;
- 發明人魏巍;張磊;張艷寧;李飛;
- 地址710072 陜西省西安市友誼西路127號
- 申請號CN201410102950.5
- 申請時間2014年03月20日
- 申請公布號CN103871087A
- 申請公布時間2014年06月18日
- 分類號G06T9/00(2006.01)I;
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