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国家自然科学基金(61071171): 作品数：13 被引量：76H指数：6; 相关作者：冯燕贾应彪王丽王忠良袁晓玲更多>>; 相关机构：西北工业大学铜陵学院韶关学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目韶关市科技计划项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术电子电信更多>>

高光谱图像压缩感知投影与复合正则重构被引量：9: 2012年; 压缩感知理论提供了一种新的数据获取和压缩思路,能有效地把计算负担从编码端转移到解码端。高光谱数据具备数据稀疏性、空间相关性和谱间相关性,结合这3类先验知识,提出了一种基于复合正则化的高光谱图像压缩感知投影与重构方法。该方法的编码端只需要一个简单的投影操作;在重构算法实现中,基于变量分裂的思想,把具备多个正则项的优化问题转化成多个简单的优化问题,并用迭代方式求解。实验结果表明,本文算法在高光谱图像重构上能获得更高的峰值信噪比和更好的重构效果。该方法具备极低的编码复杂度,适用于资源受限的机载和星载高光谱成像平台。; 冯燕贾应彪曹宇明袁晓玲; 关键词：压缩感知高光谱图像数据压缩凸优化

基于谱间结构相似先验的高光谱压缩感知重构被引量：10: 2014年; 在高光谱压缩感知重构中,充分利用图像的先验信息能有效提升算法的重构精度。现有重构算法均未考虑高光谱图像的谱间结构冗余信息,该文提出一种基于谱间结构相似先验的高光谱压缩感知重构方法。该方法通过谱间结构冗余定义高光谱结构图像,以结构图像为基础,设计一个压缩感知重构正则项,再结合高光谱图像的空间相关性和谱间统计相关性,提出一种新的压缩感知高光谱图像联合重构方案,并设计一种基于变量拆分的有效的求解算法。实验表明,在相同观测值数目下,该文算法的重构质量明显优于现有算法。; 贾应彪冯燕王忠良魏江; 关键词：压缩感知高光谱图像

一种基于NSST和字典学习的红外和可见光图像融合算法被引量：10: 2017年; 近年来随着多尺度分析和压缩感知成为研究的热点,字典学习算法在图像融合领域得到了广泛应用,但是其算法应用于可见光和红外图像的融合,容易出现块状噪声,边缘有振铃现象。基于此,本文提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和字典学习的红外和见光图像融合算法研究,对NSST分解的低频分量利用滑动窗口得到图像块序列,并对其进行零均值化后再稀疏分解,选择区域能量的融合规则,高频子带选择拉普拉斯能量和的融合规则。仿真结果表明,本文的算法在视觉和客观评价指标上优于现有几种融合算法。; 刘战文冯燕李旭丁鹏飞徐继明; 关键词：图像融合字典学习

一种高光谱图像分布式压缩感知重构方法被引量：2: 2013年; 基于分布式压缩感知理论,利用高光谱图像谱间的低秩特性,提出一种高光谱图像分布式压缩感知重构方法。该方法在编码端对各谱段图像分别进行压缩感知测量,运算简单,便于硬件实现。解码端重构时,首先对各谱段图像采取全变差范数最小化恢复,每次迭代的同时,利用谱间低秩修正当前重构的图像,并进行重构迭代终止判断,充分利用了高光谱图像的谱间相关性,实现了高光谱图像的联合重构。实验结果表明,该方法能够有效提升高光谱图像的重构质量。; 袁晓玲冯燕贾应彪; 关键词：高光谱图像全变差

基于空谱联合的多假设预测高光谱图像压缩感知重构算法被引量：5: 2015年; 为充分利用高光谱图像的空间相关性和谱间相关性,该文提出一种基于空谱联合的多假设预测压缩感知重构算法。将高光谱图像分组为参考波段图像和非参考波段图像,参考波段图像利用光滑Landweber投影算法重构,对于非参考波段图像,引入空谱联合的多假设预测模型,提高重构精度。非参考波段图像中每个图像块的预测值不仅来自非参考波段图像未经预测的初始重构值的相邻图像块,而且来自参考波段重构图像相应位置及其邻近的图像块,利用预测值得到测量域中的残差,然后对残差进行重构并对预测值进行修正,此残差比原图像更稀疏,且算法采用迭代方式提高重构图像的精度。借助Tikhonov正则化方法求解多假设预测的权重系数,并基于结构相似性判断是否改变多假设预测搜索窗口大小,最后利用交叉验证计算重构算法终止迭代的判据参数。实验结果表明,所提算法优于仅利用空间相关性或谱间相关性进行预测和不预测的重构算法,其重构图像的峰值信噪比提高2 d B以上。; 王丽冯燕; 关键词：高光谱图像压缩感知 TIKHONOV正则化

基于粒子群优化的图像稀疏分解算法研究被引量：16: 2015年; 研究高光谱图像的稀疏分解匹配优化问题,为便于对图像进行压缩处理,但正交匹配追踪算法的计算复杂度非常高,难以用于实时处理。针对高光谱图像,提出采用粒子群优化的图像稀疏分解算法,对正交匹配追踪算法的匹配过程进行优化,依靠粒子群算法的局部寻优能力,快速找到最优原子,完成图像稀疏分解。实验结果表明,在构造的Gabor冗余字典基础上,改进算法得到的重构图像峰值信噪比能达到44dB以上。同时,与正交匹配追踪算法相比,上述算法计算复杂度低,计算效率提高14倍,且算法不需要事先产生冗余字典,减少对存储空间的占用,满足实时性要求。; 王丽冯燕; 关键词：稀疏分解冗余字典粒子群优化正交匹配追踪计算复杂度峰值信噪比

基于线性混合模型的高光谱图像谱间压缩感知重构被引量：3: 2014年; 该文针对高光谱数据的线性混合模型,提出一种简单有效的谱间压缩感知下高光谱数据的重构方案。该方案不同于传统的压缩感知重构方法直接重构高光谱数据,而是将高光谱数据分离成端元和丰度分别进行重构,然后利用重构的端元和丰度信息合成高光谱数据。实验结果表明,该方案的重构质量明显优于标准压缩感知重构方法,并且运算速度具有极大提升,同时便于获得端元和丰度信息。; 王忠良冯燕贾应彪; 关键词：高光谱图像压缩感知线性混合模型

一种高光谱图像的双压缩感知模型被引量：1: 2015年; 高光谱图像因其海量数据性,给存储、传输及后续分析处理带来了挑战。压缩感知理论提供了一种全新的信号采集框架。针对高光谱数据的三维特性,提出一种双压缩感知的采样与重构模型。该模型在采样阶段兼顾高光谱数据的空间和谱间稀疏特性,构造了能同时实现空间和谱间压缩采样的感知矩阵;重构阶段不同于传统的压缩感知重构方法直接重构高光谱数据,而是将高光谱数据分离成端元和丰度分别进行重构,然后利用重构的端元和丰度信息合成高光谱数据。实验结果表明,所提双压缩感知在低采样率下重构精度较三维压缩采样提高了10dB以上,更为显著的是运算速度提升了3个数量级,同时该方法还便于获得端元和丰度信息。; 冯燕王忠良王丽; 关键词：高光谱图像压缩感知数据压缩线性混合模型端元提取

基于压缩感知的高光谱图像采样和重构技术研究: 高光谱遥感成像获取的海量数据给成像系统的数据存储、传输及后续处理带来巨大压力，影响了高光谱图像的深入应用。压缩感知理论以信号具备稀疏性或可压缩性为前提，利用测量矩阵以低于奈奎斯特率实现信息的直接采集，通过优化求解从少量测...; 王丽; 关键词：高光谱图像压缩感知正交匹配追踪

高光谱图像分块压缩感知采样及谱间预测重构被引量：6: 2014年; 压缩感知理论提供了一种新的数据采集思路.基于该理论提出了一种高光谱数据采集和图像重构方法,以波段分组的方式将高光谱各波段分为参考波段和普通波段,对各波段图像单独采用分块压缩感知测量以获取高光谱数据.在图像重构过程中,参考波段采用平滑投影Landweber算法重构.对于普通波段,结合谱间预测和平滑投影Landweber提出了一种新算法:先采用谱间双向预测得到预测图像,然后对预测图像进行分块压缩感知测量获得测量值,并计算它与该波段原测量值之间的差值,再由测量差值重构预测差值来迭代恢复原波段图像.该方法在数据重构过程中充分考虑了高光谱图像的谱间相关性和空间相关性,能提高图像重构精度.实验结果表明,利用所提出的方法重构高光谱图像,其性能优于多向量压缩感知方法和分块压缩感知测量后直接对各波段图像单独重构的方法.; 贾应彪冯燕袁晓玲魏江; 关键词：高光谱图像压缩感知

国家自然科学基金(61071171)

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