高光譜圖像壓縮感知投影與復(fù)合正則重構(gòu).pdf

《高光譜圖像壓縮感知投影與復(fù)合正則重構(gòu).pdf》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。

1、航空學(xué)報(bào)ActaAeronauticaetAstronauticaSinicahttp：Hhkxb．buaaeducrlhkxb@buaaedu．caAug252012Vo；33No．81466—1473文章編號：10006893(2012)08—146608高光譜圖像壓縮感知投影與復(fù)合正則重構(gòu)馮燕h。，賈應(yīng)彪1’2，曹宇明1，袁曉玲11．西北工業(yè)大學(xué)電子信息學(xué)院，陜西西安7101292．韶關(guān)學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院，廣東韶關(guān)512005摘要：壓縮感知理論提供了一種新的數(shù)據(jù)獲取和壓縮思路，能有效地把計(jì)算負(fù)擔(dān)從編碼端轉(zhuǎn)移到解碼端。高光譜數(shù)據(jù)具備數(shù)據(jù)稀疏性、空間相關(guān)性和譜間相關(guān)性，結(jié)合這3類

2、先驗(yàn)知識，提出了一種基于復(fù)合正則化的高光譜圖像壓縮感知投影與重構(gòu)方法。該方法的編碼端只需要一個簡單的投影操作；在重構(gòu)算法實(shí)現(xiàn)中，基于變量分裂的思想，把具備多個正則項(xiàng)的優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化成多個簡單的優(yōu)化問題，并用迭代方式求解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法在高光譜圖像重構(gòu)上能獲得更高的峰值信噪比和更好的重構(gòu)效果。該方法具備極低的編碼復(fù)雜度，適用于資源受限的機(jī)載和星載高光譜成像平臺。關(guān)鍵詞：壓縮感知；高光譜圖像；中圖分類號：V243．5；TP751．1數(shù)據(jù)壓縮；測量；重構(gòu)；凸優(yōu)化文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A高光譜遙感與傳統(tǒng)遙感相比，隨著光譜分辨率的不斷提高，所獲取的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)量級增加，因此必須采用有效的壓縮方式

3、對高光譜數(shù)據(jù)實(shí)施壓縮。到目前為止，高光譜圖像壓縮技術(shù)基本上可以分成3大類：預(yù)測編碼，變換編碼和矢量量化編碼。這3類方法具備共同的特征，即編碼端復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理及編碼過程，要求高光譜圖像遙感設(shè)備具備較強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理能力uJ。由于機(jī)載和星載遙感設(shè)備等許多實(shí)用的高光譜遙感平臺其硬件資源非常有限，傳統(tǒng)的具備高壓縮比的高光譜壓縮算法往往由于計(jì)算復(fù)雜度較大麗不能在這些遙感平臺得到實(shí)際應(yīng)用。近幾年廣受關(guān)注的壓縮感知(CompressedSensing，CS)理論口。31是一種在稀疏表示和優(yōu)化理論基礎(chǔ)上提出的信號重構(gòu)理論。壓縮感知的本質(zhì)是直接將采樣與壓縮相結(jié)合，利用信號稀疏表示的先驗(yàn)知識，能從少量的測

4、量值(投影值)中恢復(fù)原始信號，如N維原始信號可以通過少量的M次測量，以較高概率重構(gòu)出來。運(yùn)用該理論，在編碼端只需要通過一個簡單的投影過程(也稱之為測量)，就能在解碼端通過一個相對復(fù)雜的求優(yōu)化過程來重構(gòu)原信號。可以說，在壓縮感知理論中，計(jì)算負(fù)擔(dān)從編碼端轉(zhuǎn)移到了解碼端。由于編碼端所需運(yùn)算量極小，該方法無疑給資源受限的高光譜成像平臺(如機(jī)載和星載高光譜成像設(shè)備)的數(shù)據(jù)壓縮提供了一種新的思路。目前將壓縮感知應(yīng)用到高光譜圖像的研究剛剛起步，一種思路是直接將分布式壓縮感知(Dis—tributeCompressedSensing，DCS)方法應(yīng)用到高光譜圖像上來，如文獻(xiàn)[4]和文獻(xiàn)[5]，但由

5、于DCS的聯(lián)合稀疏模型是一個統(tǒng)一的模型，重構(gòu)時無法充分利用高光譜圖像的先驗(yàn)知識，直接采用收稿日期：2011—07．08；退修日期：2012．01—09；錄用日期：2012—04—27；網(wǎng)絡(luò)出版時間：2012—05—2011：57網(wǎng)絡(luò)出版地址：WWW．cnkinet／kcms／detail／111929．V．20120520．1157001．mm基金項(xiàng)目：圍家自然科學(xué)基金(61071171)；國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(60736007)*通訊作者Tel：029—88431255E—mail：sycfy@nwpu．edu．Cn引用梧武iFengY，JiaYB，CaoYM，eta1．Co

6、mpressedsensingprojectionandcompoundregularizerreconstructionforhyperspectralima—gesActaAeronauticaetAstronauticaSinica，2012，33(8)：1466-1473．馮燕，賈應(yīng)彪，曹宇晚，等．高光譜圖像壓縮感知投影與復(fù)合正黜重構(gòu)航空學(xué)報(bào)．2012，33(8)：1466—1473馮燕等：高光譜圖像壓縮感知投影與復(fù)合正則重構(gòu)DCS方法重構(gòu)的性能還有待改善；另一類思路是直接把壓縮感知方法單獨(dú)應(yīng)用到各波段高光譜圖像上，在重構(gòu)數(shù)據(jù)時盡量利用高光譜圖像的譜間先驗(yàn)信息來提高信號重構(gòu)

7、性能，如文獻(xiàn)[6]，但該文方法重構(gòu)時只利用了高光譜圖像數(shù)據(jù)的譜間相關(guān)性，沒有做到同時利用圖像的窄間相關(guān)性?；趬嚎s感知基本思路，本文提出一種基于復(fù)合正則項(xiàng)的高光譜圖像壓縮方案。該方案在編碼端對各波段圖像采用簡單的CS測量，在解碼端重構(gòu)時充分考慮高光譜遙感圖像數(shù)據(jù)中各波段圖像的空間相關(guān)性和相鄰波段圖像之問的譜問相關(guān)性，利用這些先驗(yàn)信息調(diào)整優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的正則項(xiàng)及相關(guān)參數(shù)來獲取更優(yōu)的重構(gòu)性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法得到的高光譜圖像重構(gòu)精度優(yōu)于已有的同類壓縮感知方法及分布式壓