【摘 要】
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针对遥感成像高分辨率、高光谱和多时相趋势所带来的高数据率的问题,应用ShannonNyquist采样技术难以胜任未来遥感应用中对海量信息的处理需求。为解决遥感图像采样数据量大
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金资助项目(C201414);哈尔滨市优秀学科带头人基金项目(2014RFXXJ040);中国石油和化工行业科技项目(20111301)
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针对遥感成像高分辨率、高光谱和多时相趋势所带来的高数据率的问题,应用ShannonNyquist采样技术难以胜任未来遥感应用中对海量信息的处理需求。为解决遥感图像采样数据量大、采样时间长以及数据传输存储量大等资源浪费的问题,提出了一种基于压缩感知的遥感图像重构方法。基于遥感图像的先验知识得到改进联合稀疏表示模型,并采用一种广义迭代收缩方法对该模型进行有效求解,实现了低采样率、低复杂度的遥感图像重构算法,获得了较高质量的图像重构效果。实验结果表明,所提出的重构算法具有一定的正确性和有效性,并且在PSNR方面
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