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工业高光谱成像系统的在线解卷积

DOI：10.1137/18M1177640 期刊：SIAM Journal on Imaging Sciences 出版年份：2019 更新时间：2025-09-22 16:55:51
摘要： 本文提出了一种高光谱图像解卷积算法，用于对摆扫和推扫扫描系统提供的高光谱图像进行在线恢复。我们引入了一个基于最小均方（LMS）的框架，该框架考虑了卷积核的非因果性，并包含非二次（零吸引和分段常数）正则化项。由此产生了所谓的滑动块正则化LMS（SBR-LMS），其保持了与工业应用中实时处理兼容的线性复杂度。推导了该算法均值和均方瞬态行为的模型，并研究了稳定性条件。通过实验评估了每个超参数的作用。所提出的SBR-LMS的一个关键特性是，在低信噪比场景（如超快速扫描）中，其性能优于标准方法。
作者： Yingying Song，El-hadi Djermoune，Jie Chen，Cédric Richard，David Brie
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

为解决推扫式成像系统获取的高光谱图像的快速在线（序列）解卷积问题，在保持线性计算复杂度以实现工业实时应用的同时，引入非二次正则化项。

研究成果

SBR-LMS算法通过非二次正则化有效实现了高光谱图像的在线解卷积，其线性复杂度特性适用于实时工业应用。与标准方法相比，该算法在低信噪比场景中展现出更优性能，且瞬态行为模型与稳定性条件均经过验证。未来研究应聚焦于超参数自动学习及联合解卷积与解混扩展。

研究不足

该算法的性能取决于超参数的选择，这可能需要手动调整或代表性样本。稳定性分析主要针对高斯滤波器进行验证，其他滤波器类型存在反例。零吸引项会引入非对称瞬态行为，减缓向非零值的收敛速度。

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