杨鹰
- 作品数：3 被引量：8H指数：2
- 供职机构：上海理工大学出版印刷与艺术设计学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于压缩感知的多光谱图像去马赛克算法被引量：6
- 2017年
- 针对目前多光谱图像去马赛克算法存在计算量大、效率低的缺点,本文提出一种基于压缩感知的多光谱图像去马赛克算法。首先,分析去马赛克与压缩感知问题的等价性,建立基于压缩感知的去马赛克模型;然后,采用离散余弦变换构建压缩感知的稀疏基,将去马赛克问题转化为压缩感知的信号重构问题;最后,采用改进的光滑0范数和修正牛顿法的重构算法求解去马赛克问题,得到重构的多光谱图像。仿真实验表明,相对于基于克罗内克压缩感知和组稀疏两种算法,本文算法提高了重构的多光谱图像的峰值信噪比,能有效减少对比算法重构多光谱图像中出现的锯齿现象,改善了重构图像具有更好的视觉效果。实验结果验证了本文算法的有效性。
- 杨鹰孔玲君刘真
- 关键词：压缩感知多光谱图像
- 基于光滑0范数压缩感知的多光谱图像去马赛克算法被引量：2
- 2017年
- 提出了一种基于压缩感知(CS)的多光谱滤波阵列(MSFA)的多光谱图像去马赛克算法(DMA)。首先,通过将MSFA采样得到马赛克图像的过程等效为CS理论中的感知矩阵采样的过程,并充分利用多光谱图像的空间和谱间相关性,通过在三维空间傅里叶基上对多光谱图像进行稀疏表示;然后由随机MSFA模式和CS理论构造的测量矩阵对多光谱图像进行观测投影,最后采用CS重构算法求解0范数下的最优化问题,从而得到多光谱图像的稀疏表示系数。给出对算法性能的评估数据和Matlab仿真图片。实验结果证明,本文算法的峰值信噪比(PSNR)值高于克罗内克CS(KCS)和组稀疏(GS)两种算法,且有效地减少了上述两种算法中出现的模糊现象,改善了图像的视觉效果。
- 杨鹰孔玲君
- 关键词：多光谱图像
- 基于改进SL0算法的MSFA模式多光谱图像去马赛克方法
- 2017年
- 针对MSFA模式多光谱图像去马赛克算法精度较低和计算复杂等缺点,利用压缩感知理论在信号恢复方面的优势,提出一种新的光谱图像去马赛克算法。采用随机模式的多光谱滤波阵列MSFA获得马赛克图像,通过将MSFA采样值等效为压缩感知理论中的感知矩阵采样所得数据,将去马赛克问题转化为压缩感知稀疏信号恢复问题,并利用多光谱图像的谱间相关性,给出基于压缩感知框架的多光谱图像去马赛克模型,最后采用改进的光滑0范数算法求解去马赛克问题,得到重构的多光谱图像。客观评价指标显示,该算法的峰值信噪比值相较于克罗内克压缩感知和组稀疏两种算法有明显提高;主观评价结果表明,该算法能有效减少重构图像中的锯齿现象,具有更好的视觉效果。
- 杨鹰孔玲君
- 关键词：多光谱图像
