基于谱间预测的高光谱遥感影像压缩感知重构算法

基金项目: 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(2014R FXXJ040)

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Hyperspectral Remote Sensing Image Compression Sensing Reconstruction Algorithm Based on Spectral Prediction

摘要: 高光谱遥感影像通常包含几十或上百个光谱波段,其海量的数据给影像的存储、传输以及后续处理带来了挑战.针对这一问题,根据高光谱遥感影像谱间相关性强的特性,提出了一种结合双参考波段线性预测的基于压缩感知的高光谱遥感影像重构方法.首先,将高光谱遥感影像的波段进行分组,每组确定两个参考波段,使用正交匹配追踪(OMP)算法重构每组的两个参考波段.其次,根据重构恢复的组内的两个参考波段,建立了一个基于双参考波段的线性预测模型,用来计算该组内非参考波段的预测值;然后,使用OMP算法重构实际测量值与预测测量值的差值,得到差值向量;最后,利用得到的差值向量迭代修正预测测量值,直到恢复该波段原始图像.仿真实验结果表明,该方法提高了高光谱遥感影像的重构效果.
- 高光谱遥感影像 /
- 压缩感知 /
- 线性预测 /
- 图像重构

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