研究目的
通过基于预测的空间-光谱自适应高光谱压缩感知（PSSAHCS）算法，提升海量高光谱数据的存储与传输性能。
研究成果
PSSAHCS算法能有效压缩和重建高光谱图像，具有强去噪性能，在PSNR、空间自相关性和光谱相关性方面优于SSCS、BHCS和AGDCS。
研究不足
该研究聚焦于茶树的高光谱图像，可能无法推广至其他类型的高光谱数据。PSSAHCS算法的性能与SSCS、BHCS和AGDCS进行了比较，但未与所有现有方法进行对比。
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基于预测的空间-光谱自适应高光谱压缩感知算法
DOI：10.3390/s18103289
期刊：Sensors
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要：
为提高海量高光谱数据存储与传输的性能，本文提出一种基于预测的空-谱自适应高光谱压缩感知（PSSAHCS）算法。首先根据空间自相关系数自适应获取高光谱图像的空间分块尺寸；其次采用k均值聚类算法对高光谱图像进行分组；随后通过局部均值与局部标准差（LMLSD）算法选取组内最优图像作为关键波段，组内非关键波段可通过线性预测进行平滑处理；接着选用随机高斯测量矩阵作为采样矩阵，离散余弦变换（DCT）矩阵作为稀疏基；最后采用分阶段正交匹配追踪（StOMP）算法重建高光谱图像。实验结果表明：相较于单波段压缩感知（SSCS）、分块高光谱压缩感知（BHCS）和自适应分组分布式压缩感知（AGDCS），所提PSSAHCS算法在主观评价、峰值信噪比、空间域自相关系数等空间域指标，以及光谱曲线对比度、重建光谱相关性等谱域指标上均能取得更优的评估结果，不仅能有效压缩重建高光谱图像，还具有强去噪性能。
作者：
Ping Xu，Bingqiang Chen，Lingyun Xue，Jingcheng Zhang，Lei Zhu
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