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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 高光谱图像的半张量压缩感知

DOI：10.1109/IGARSS.2018.8519360 出版年份：2018 更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要： 压缩感知（CS）技术有助于降低高光谱图像（HSI）这种大型三维数据立方体的存储和传输负担。传统CS方法通常采用列数与信号长度相等的观测矩阵进行数据采样。随着信号长度增加，尤其是对于高维高光谱数据，观测矩阵会变得非常庞大。为克服这一缺陷，本文提出一种基于半张量积的新型高光谱图像CS（ST-CS）方法。在采样模型中，我们构建列数远小于光谱像素长度的半张量观测矩阵，并应用突破矩阵乘法维度匹配条件的半张量积进行数据采样。这种低维观测矩阵能减少星载系统的数据存储量。在稀疏编码与重建模型中，通过引入正则化项来利用光谱像素的空间相关性——该正则化项促使重建后的相邻像素趋于相似，从而可通过邻域信息修正部分重建失败的像素，同时更好地重建高光谱图像的空间结构。实验结果验证了所提方法的有效性。
作者： Wei Fu，Shutao Li
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

提出一种基于半张量的新型压缩感知（ST-CS）方法用于高光谱图像（HSIs），通过采用低维传感矩阵并利用光谱像素的空间相关性来降低存储和传输的负担。

研究成果

所提出的ST-CS方法有效减小了传感矩阵的尺寸，并利用了光谱像素的空间相关性，在数据重建和空间结构保真度方面相比多种先进方法表现出更优性能。实验结果表明该方法具有良好效果，尤其适用于低采样率场景。

研究不足

该研究仅限于使用特定的高光谱图像（Cuprite图像），并未探讨该方法对其他类型图像或数据的适用性。方法的性能可能随p/n值的不同而变化，从而影响重建质量。

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