基于壓縮感知的高光譜圖像重構(gòu)

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2、貢獻巧己在論文中作了明確的說明并衷Ｊ謝技作的同事對本研究所做的任何一人承擔(dān)切法律責(zé)任。學(xué)位論文若巧不實之處，本、之Ｉ／’：期ｒ—扳法口—ｗ：苗本人簽名西安電子科技大學(xué)關(guān)于論文使用授權(quán)的說明本人完全了解曲安電子科技大學(xué)有關(guān)保留和使用學(xué)位論義的規(guī)定，即；研究生巧校攻讀學(xué)位期間論文說產(chǎn)權(quán)屬于西安化子科技大學(xué)。學(xué)校有權(quán)巧留送論文工作的知＾、借閱論文；學(xué)?？蓮墓颊撐牡娜炕虿糠謨?nèi)容，允許采用影的復(fù)印件，允許蒼閱兀成的論，合皆位論文研光成果印論義。同時本人?；?、結(jié)、縮印或巧它復(fù)制乎段保存單位文、發(fā)保密明專利等成果，單名密為后西適安電子科技大學(xué)。的學(xué)位論文在＿

3、拇＿年解用本授權(quán)巧。本人簽名；?。墸爩?dǎo)師整名；一＾如＾。、．化苗日期：＞０任，心疋了日期：—＿學(xué)校代碼10701學(xué)號1302121514分類號TP75密級公開西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文基于壓縮感知的高光譜圖像重構(gòu)作者姓名：楊星領(lǐng)域：電子與通信工程學(xué)位類別：工程碩士學(xué)校導(dǎo)師姓名、職稱：張小華副教授企業(yè)導(dǎo)師姓名、職稱：王曉華高工學(xué)院：電子工程學(xué)院提交日期：2015年11月HyperspectralImageReconstructionbasedonCompressiveSensingAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinparti

4、alfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinElectronicsandCommunicationsEngineeringByYangXingSupervisor:ZhangxiaohuaAssociateProfessorWangxiaohuaSeniorEngineerNovember2015摘要摘要高光譜圖像由成像光譜儀在幾百個相鄰的窄波段內(nèi)同時對地物進行成像所得。多個波段的圖像形成三維的數(shù)據(jù)立方體，其中包含了二維的空間信息和一維光譜信息?？臻g和波段方向的高分辨特性使得高光譜圖像具有很大的數(shù)據(jù)維度，龐大的信息帶來了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

5、傳統(tǒng)的壓縮方法采用奈奎斯特采樣速率對數(shù)據(jù)進行采樣，然后再壓縮傳輸。這種高冗余采樣再壓縮的過程造成極大的資源浪費，同時也增加了運算復(fù)雜度，因此并不適合低功耗、資源有限的機載或星載應(yīng)用。壓縮感知作為一種新穎的信號獲取理論，融合了傳統(tǒng)的采樣與壓縮過程，以遠低于奈奎斯特采樣率的方式直接獲取測量數(shù)據(jù)，降低了采樣成本，減少了存儲資源。壓縮感知的思想是在充分挖掘原數(shù)據(jù)所具有的性質(zhì)和先驗的基礎(chǔ)上建立重構(gòu)模型，這些先驗約束確保了解的最優(yōu)性。因此，對于高光譜圖像壓縮感知重建問題來說，應(yīng)該在充分了解高光譜性質(zhì)的基礎(chǔ)上進行算法研究。本文基于上述提出的這些問題，對高光譜圖像的壓縮感知重建進行了研究，概括為以下三個方

6、面：首先研究了低秩稀疏分解模型對高光譜圖像壓縮重建性能的提高。本文分析了高光譜圖像不同波段間存在著較強的相關(guān)性，以低秩矩陣恢復(fù)理論為背景，提出基于低秩稀疏分解的重建模型。該模型通過低秩項來約束波段間的相關(guān)性，稀疏項則表示了各波段的差異。通過實驗結(jié)果分析對比，驗證了該算法對重建信噪比的提高作用。其次研究了高光譜圖像的非局部特性，提出基于非局部全變差的低秩稀疏重建模型。與普通的自然圖像相比，高光譜圖像具有豐富的紋理結(jié)構(gòu)和較多的邊緣，傳統(tǒng)的TV重建容易導(dǎo)致邊緣模糊，細節(jié)的重建效果不理想。本文在考慮了高光譜圖像非局部結(jié)構(gòu)特性的基礎(chǔ)上，提出基于非局部TV和低秩稀疏分解的高光譜圖像重建算法。實驗結(jié)果表

7、明，該算法在保證較高重構(gòu)質(zhì)量的同時，較好的恢復(fù)了細節(jié)。雖然高光譜圖像波段間具有較強的相關(guān)性，但是這種相關(guān)性隨波段間距的增加而減弱。通過對高光譜圖像的特性分析可知，表示同類物質(zhì)的像素點之間具有較高的相似度。從整體來看，與非同類像元構(gòu)成的矩陣相比，同類像元構(gòu)成的矩陣具有更強的低秩性，更適合低秩稀疏模型的重建。因此在前兩個工作的基礎(chǔ)上，結(jié)合聚類算法，提出了基于聚類的非局部全變差和低秩稀疏重構(gòu)模型。實驗結(jié)果表明，該算法對高光譜圖