高光譜圖像的埃爾米特壓縮感知重構(gòu)算法
發(fā)布時間:2024-11-03 05:37
利用正交匹配追蹤算法對高光譜圖像進行壓縮感知重構(gòu),是通過尋找最優(yōu)原子對原始信號進行線性表示,使殘差不斷減小以獲取重構(gòu)信號。在處理基于冗余字典的重構(gòu)問題時,其耗時主要存在于原子匹配過程和殘差更新過程,導致算法的計算復雜度較高、難以實現(xiàn)實時處理。針對此缺陷,提出一種用于高光譜圖像的埃爾米特壓縮感知重構(gòu)算法,主要思想是:利用埃爾米特求逆引理,對正交匹配追蹤算法殘差更新的迭代過程進行優(yōu)化;進一步地,采用人工魚群算法尋找最優(yōu)原子,對匹配過程進行加速,以提高執(zhí)行效率。利用所提算法對高光譜圖像進行壓縮感知重構(gòu)處理,合理設(shè)置算法參數(shù),在保證重構(gòu)精度的條件下,與正交匹配追蹤算法相比,所提算法能將計算速度提高10倍左右。
【文章頁數(shù)】:11 頁
【部分圖文】:
本文編號:4010767
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四組高光譜數(shù)據(jù)第50個波段的原始圖像如圖2所示。重構(gòu)圖像與原始圖像的峰值信噪比(PSNR)定義為式中:x和分別是原始圖像和重構(gòu)圖像;max(x)是原始圖像x的峰值。MS是均方誤差,定義為
算法HA_OMP中,人工魚群算法的最大更新代數(shù)、種群大小對整個算法的計算精度和計算效率有重要影響。為了設(shè)定合理的參數(shù),保證計算精度和計算效率,利用所提算法HA_OMP對四組高光譜數(shù)據(jù)的第50個波段圖像進行壓縮重構(gòu)(采樣率為0.5)。最大進化代數(shù)Tmax的變化范圍是5~50,間隔是....
原子個數(shù)對重構(gòu)性能的影響非常大,圖4給出不同采樣率下,PSNR隨原子個數(shù)的變化情況。實驗中原子個數(shù)變化范圍為1~50,原子個數(shù)間隔為1,采樣率范圍為0.1~0.5,間隔為0.1。圖中的平均PSNR是將波段PSNR對波段數(shù)進行平均得到的。無論是OMP算法還是HA_OMP算法,除采樣....
四個數(shù)據(jù)集的單個波段(第40個波段)的最優(yōu)PSNR及所需原子數(shù)見表2。與OMP算法相比,當采樣率為0.1時,HA_OMP算法的最優(yōu)PSNR比OMP算法高出1~2dB。其他采樣率下,所提算法的最優(yōu)PSNR與OMP算法相當,差值能保證在1dB以內(nèi),說明所提算法能夠保證重構(gòu)精度。不同采....
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