高光谱压缩感知（HCS）对于解决机载或星载高光谱数据的存储与实时传输具有重要意义。目前，线性混合模型（LMM）已被成功应用于HCS；然而，由于光照条件、地形变化以及大气作用等的影响，所获取的地物光谱会发生扰动，从而限制了HCS重建质量的提高。在LMM基础上，通过引入光谱修正项来修正光谱扰动，提出了光谱扰动修正的LMM（SPC_LMM）；在此基础上，进一步提出了基于SPC_LMM的HCS（HCS_SPC_LMM）方法。该方法在采样端仅对原始高光谱图像进行光谱维压缩采样，基于压缩采样数据，将SPC_LMM应用HCS的重建，利用交替方向乘子法（ADMM）分别估计SPC_LMM中各分量的最优值，以获得最优的高光谱图像重建质量。实验结果表明，HCS_SPC_LMM能够获得优于其他典型HCS方法的重建质量。
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线性混合光谱模型高光谱压缩感知
本站小编 Free考研考试/2022-01-03
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