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[IEEE 2018第二届电子、计算机与通信进展国际会议(ICAECC) - 班加罗尔(2018.2.9-2018.2.10)] 2018第二届电子、计算机与通信进展国际会议(ICAECC) - 基于Bregman迭代的 hyperspectral 图像稀疏重建

DOI：10.1109/ICAECC.2018.8479473 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 高光谱图像处理在卫星通信中具有重要作用。由于星载成像光谱仪采集的数据量极其庞大，高光谱图像（HSI）处理在计算时间和存储方面需要极高的"计算资源"。从卫星向地面站传输图像数据的可用带宽有限。因此，高光谱图像压缩成为过去几年研究界的热门研究领域。本文提出的研究工作采用了一种新方案——高光谱图像稀疏化与重建（SHSIR），用于以压缩感知（CS）方式获取的高光谱图像数据重建。通过包含高斯独立同分布元素的测量矩阵生成类似压缩感知采集的压缩测量值。现在的重建问题转化为求解含非光滑项的约束优化问题。采用自适应Bregman迭代乘子法将该复杂优化问题转化为简单的循环序列问题。研究实验结果表明，该方法性能优于其他现有技术。
作者： Gunasheela K S，H S Prasantha
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

提出一种新的高光谱图像压缩与重建方案，该方案采用压缩感知方式获取图像，旨在相比现有技术方案减少计算资源消耗并提高重建精度。

研究成果

所提出的SHSIR算法通过利用高空间相关性和少量端元，并采用Bregman迭代提高精度，有效实现了高光谱图像的压缩与重建。实验结果表明，该算法在SSIM、PSNR和SAM指标上均优于现有最先进方法，证明了其在卫星通信高光谱数据处理中的有效性。

研究不足

SHSIR算法的主要限制在于高光谱数据集规模庞大导致的计算耗时问题，但由于重建过程发生在资源充足的地面站，这一缺陷被忽略。该方法假设通过RMVSA预先估计混合矩阵，但这种做法在实际操作中未必总是可行。

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