編碼孔徑高光譜圖像的低秩重建方法.pdf

1、光譜成像中不僅包含目標(biāo)的二維空間信息，還包含逐個像素點的一維光譜信息，在農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、海洋、軍事等諸多領(lǐng)域都具有重要的地位。壓縮感知理論的應(yīng)用使得高光譜圖像采樣率低于傳統(tǒng)采樣定理的要求，極大地減小了系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和傳感器數(shù)量對成像質(zhì)量的限制。本文以壓縮感知為框架，結(jié)合圖像非局部結(jié)構(gòu)近似理論，重點研究編碼孔徑成像系統(tǒng)中高光譜圖像的低秩重構(gòu)算法。
　　首先，介紹了壓縮感知發(fā)展現(xiàn)狀及其在成像系統(tǒng)中的應(yīng)用，從信號稀疏表示的層面論述了壓縮感知原理，

2、分析了多維場景編碼感知光譜成像的數(shù)學(xué)模型。
　　其次，引入非局部近似理論，分析了非局部圖像恢復(fù)算法的原理，在二維圖像冗余結(jié)構(gòu)近似的基礎(chǔ)上挖掘光譜立方體內(nèi)部的非局部結(jié)構(gòu)相似特性，根據(jù)聚類結(jié)果構(gòu)建低秩矩陣，利用低秩迭代收縮逼近實現(xiàn)光譜圖像的去噪。
　　最后，以CASSI為成像系統(tǒng)模型，提出了一種以彩色圖像顯著度信息作為引導(dǎo)的分區(qū)控制編碼模板；結(jié)合全彩色信息挖掘粗估計光譜立方體中的非局部結(jié)構(gòu)相似，給出了彩色引導(dǎo)的非局部子光譜立方塊