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高光谱遥感图像的稀疏分解与压缩感知
  • ISSN号:1671-5489
  • 期刊名称:《吉林大学学报:理学版》
  • 时间:0
  • 分类:TN911.73[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]吉林大学电子科学与工程学院,长春130012
  • 相关基金:国家自然科学基金(批准号:41471344)
中文摘要:

基于稀疏分解和压缩感知原理对高光谱遥感图像进行压缩重构,提出一种基于过完备原子库上分解图像的稀疏分解快速算法,以减少图像稀疏分解的计算量.仿真计算结果表明,利用压缩感知和谱带分组技术对高光谱图像进行谱间压缩,可提高运算速度,并降低成本.

英文摘要:

In order to improve sampling of the compression coding technology and constantly improve the imaging spectrometer systems,based on the principles of the sparse decomposition and compressed sensing,hyper-spectral remote sensing images were compressed and reconstructed.A fast sparse decomposition algorithm of the image decomposition on over-complete atomic library was proposed so as to reduce the amount of computing.The simulation results show that the calculation improved processing speed and reduced costs by spectral compression of hyper-spectral images carried out with the compressed sensing and bands grouping technology.

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期刊信息
  • 《吉林大学学报:理学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:吉林大学
  • 主编:裘式纶
  • 地址:长春市南湖大路5372号
  • 邮编:130012
  • 邮箱:sejuj@mail.jlu.edu.cn
  • 电话:0431-88499428
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-5489
  • 国内统一刊号:ISSN:22-1340/O
  • 邮发代号:12-19
  • 获奖情况:
  • 在吉林省、教育部及全国优秀科技期刊评比中共获奖1...,2008年被评为"中国精品科技期刊", 并获教育部"第...,2009年获全国高校科技期刊优秀编辑质量奖,并被吉...,2008年和2009年连续两次获"中国科技论文在线优秀期...,2010年获教育部"第三届中国高校优秀科技期刊"奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:6314