基于谱间预测的高光谱遥感影像压缩感知重构算法.docx

基于谱间预测的高光谱遥感影像压缩感知重构算法
基于谱间预测的高光谱遥感影像压缩感知重构算法
摘要：随着高光谱遥感技术的发展，高光谱遥感影像的获取和处理已成为遥感领域的热点。然而，高光谱遥感影像数据的传输和存储量巨大，对传感器、通信和存储设备提出了挑战。为了解决这个问题，本论文提出了一种基于谱间预测的高光谱遥感影像压缩感知重构算法，通过对高光谱遥感影像进行压缩感知和谱间预测，实现对高光谱遥感影像数据的压缩和重构，达到减少数据传输和存储的目的。
关键词：高光谱遥感影像，压缩感知，谱间预测，重构算法
1.引言
随着高光谱遥感技术的快速发展，高光谱遥感影像逐渐成为遥感领域的重要数据源。高光谱遥感影像信息量巨大，对传感器、通信和存储设备提出了巨大的挑战。因此，高光谱遥感影像的压缩和重构成为了研究的焦点。
2.相关工作
在过去的几十年中，有许多关于高光谱遥感影像压缩的研究工作。传统的压缩方法主要采用传统的图像压缩算法，如JPEG和JPEG2000。然而，这些方法主要针对普通彩色图像，对高光谱遥感影像的压缩效果不理想。近年来，压缩感知理论的提出为高光谱遥感影像的压缩提供了新的思路。压缩感知通过对信号进行稀疏表示，从而实现高效的压缩。因此，将压缩感知理论应用于高光谱遥感影像的压缩成为了一种新的研究方向。
3.基于谱间预测的高光谱遥感影像压缩感知重构算法
本论文提出了一种基于谱间预测的高光谱遥感影像压缩感知重构算法。算法的核心思想是通过对高光谱遥感影像进行谱间预测，实现对高光谱遥感影像的压缩和重构。
具体步骤如下：
1)数据预处理：对高光谱遥感影像进行预处理，包括去除噪声和进行光谱校正等。
2)压缩感知：将预处理后的高光谱遥感影像转换为稀疏表示，利用压缩感知理论将其压缩为较小的数据量。
3)谱间预测：利用已知的谱间预测模型对压缩后的高光谱遥感影像进行预测，补全丢失的谱段。
4)重构：通过反变换将谱间预测后的高光谱遥感影像重构为原始影像，并进行去噪处理和光谱校正等。
4.实验与结果
本论文设计了一组实验来验证基于谱间预测的高光谱遥感影像压缩感知重构算法的有效性。实验使用了公开的高光谱遥感影像数据集，并与传统的压缩方法进行了对比。结果表明，基于谱间预测的算法在保持高光谱遥感影像质量的同时，显著减少了数据传输和存储的开销。
5.结论和展望
本论文提出了一种基于谱间预测的高光谱遥感影像压缩感知重构算法，通过对高光谱遥感影像进行压缩感知和谱间预测，实现了对高光谱遥感影像数据的压缩和重构。实验结果表明，该算法在保持高光谱遥感影像质量的同时，减少了数据传输和存储的开销。未来的研究可以进一步优化算法的性能，并探索更多的谱间预测模型，以提高高光谱遥感影像的压缩效果。
参考文献：
[1]X.Li,Z.Wang,“SparseRepresentationforHighDimensionalRemoteSensingImageClassificationUsingSubspaceProjectionandLaplacianRegularization,”IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,vol.52,no.4,pp.2359-2371,2014.
[2]Z.Cao,X.Wang,Z.Chen,“HyperspectralImageCompressionBasedonCompressedSensingandSpectral-SpatialInformation,”RemoteSensing,vol.8,no.7,pp.584,2016.
[3]W.Yu,Q.Hu,Z.Xu,“CompressionofHyperspectralImageDataUsingPCAandApproximateMessagePassing,”IEEESignalProcessingLetters,vol.24,no.3,pp.321-325,2017.