【摘 要】
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为了实现高光谱图像的有效压缩采样与重构,对分布式压缩采样的高光谱数据应用线性混合模型进行重构。首先,在图像采集阶段,针对高光谱图像的空谱特性,应用分布式压缩采样策略
【机 构】
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重庆工程学院软件学院,陆军军医大学（第三军医大学）生物医学工程与影像医学系,铜陵学院电气工程学院
【基金项目】
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安徽省高等学校自然科学研究重点项目(KJ2016A884);安徽省高等学校省级自然科学研究项目(KJ2013B298);安徽省高等学校省级质量工程项目(2016zy126);重庆市基础科学与前沿技术一般项目(cstc2016jcyjA0539)
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为了实现高光谱图像的有效压缩采样与重构,对分布式压缩采样的高光谱数据应用线性混合模型进行重构。首先,在图像采集阶段,针对高光谱图像的空谱特性,应用分布式压缩采样策略对高光谱数据进行采集;在数据重构阶段,应用高光谱图像的线性混合模型假设,先对压缩数据进行端元数目的估计,再利用估计的端元数来估计丰度矩阵,根据端元特征信号的稀疏性质提取端元矩阵,从而重构出原始的高光谱数据,抛弃了压缩感知重构算法中高计算复杂性的欠定问题求解。实验结果表明:在压缩采样数据为总数据的20%时,重构的平均信噪比比压缩投影主成分分析算法
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