摘要：本發明公開了一種基于重加權拉普拉斯稀疏先驗的高光譜圖像壓縮感知方法，用于解決現有高光譜圖像壓縮感知方法重建精度低的技術問題。技術方案是隨機采集每個像素光譜的少量線性觀測作為壓縮數據，建立基于重加權拉普拉斯稀疏先驗的壓縮感知模型和稀疏正則化的回歸模型，對所建立的模型求解。由于隨機采集少量線性觀測作為壓縮數據，減少了圖像采集過程中的資源消耗。重加權拉普拉斯稀疏先驗準確刻畫了高光譜圖像中的強稀疏性，克服了傳統拉普拉斯稀疏先驗對非零元素的非均勻約束，提高了高光譜圖像的重建精度。經測試，當采樣率為0.15，壓縮數據中存在信噪比為10db的強噪聲時，本發明的峰值信噪比相對于背景技術方法提升4db以上。
- 專利類型發明專利
- 申請人西北工業大學;
- 發明人魏巍;張艷寧;張磊;嚴杭琦;
- 地址710072 陜西省西安市友誼西路127號
- 申請號CN201510114261.0
- 申請時間2015年03月16日
- 申請公布號CN104734724A
- 申請公布時間2015年06月24日
- 分類號H03M7/30(2006.01)I;
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