CAJ | 학술논문

基于高光谱图像压缩采样数据特性的分析,提出一种基于谱间预测和联合优化的压缩感知图像重构算法.首先在谱间通过线性预测去除高光谱图像观测向量的强谱间相关性,得到熵值更小的预测残差向量；然后在凸集交替投影(Projections Onto Convex Sets,POCS)的基础上提出基于最陡下降法的联合优化算法对预测残差向量进行重构,提高重构质量；同时采用像素点为指导的收敛准则提高算法的收敛速度.实验结果表明,在相同观测值数目下,该文算法的重构质量(PSNR)明显优于其它已有重构算法,并且具有较低的计算复杂度.
기우고광보도상압축채양수거특성적분석,제출일충기우보간예측화연합우화적압축감지도상중구산법.수선재보간통과선성예측거제고광보도상관측향량적강보간상관성,득도적치경소적예측잔차향량；연후재철집교체투영(Projections Onto Convex Sets,POCS)적기출상제출기우최두하강법적연합우화산법대예측잔차향량진행중구,제고중구질량；동시채용상소점위지도적수렴준칙제고산법적수렴속도.실험결과표명,재상동관측치수목하,해문산법적중구질량(PSNR)명현우우기타이유중구산법,병차구유교저적계산복잡도.