换一批基于分块对角矩阵的二维压缩感知数据采集和重构方法
Two-dimensional Compressive Sensing Data Acquisition and Reconstruction Based on Block Diagonal Matrix
摘要针对遥感中线阵推扫数据采集模式和现有方法重构能力的不足,提出基于分块对角矩阵和TV (Total Variation)算法的二维压缩感知模型和方法.该方法能够使压缩感知的约束函数和目标函数同时包含完整的图像二维信息,是真正完全意义上的二维压缩感知.在不改变传统数据采集模式的基础上,通过分块对角矩阵的后处理,实现二维压缩感知.实验结果表明,该方法使图像的重构效果获得极大改善,SNR提高约8 dB.但是该方法不适用于OMP(Orthogonal Matching Pursuit)和BP(Basis Pursuit)算法.该方法促进了定向遥感的发展,如与其他模型和方法结合,能进一步提高重构效果.
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关键词
二维压缩感知定向遥感线阵推扫分块对角矩阵全变分two-dimensional compressive sensingdirectional remote sensinglinear array push-broomblock diagonal matrixTV(total variation)
分类号
TP391
发布时间
2017-07-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（41461082）
国家自然科学基金（81660296）
中国博士后科学基金（2016M592525）
广西自然科学基金（2014GXNSFAA118285）
广西壮族自治区高等学校科学技术研究项目（YB2014212）
广西科技大学博士基金（13Z12）
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