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多尺度分形压缩感知遥感成像方法
被引量：
3
1
作者
刘佶鑫
孙权森
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第6期846-852,共7页
针对压缩感知(compressive sensing,CS)在遥感成像应用中存在的若干瓶颈,提出一种基于多尺度透镜组的分形压缩感知成像方法。一方面,通过多尺度透镜组避免了基于稀疏表示的CS成像方式在大视场角观测条件下出现海量运算开销的问题;另一方...
针对压缩感知(compressive sensing,CS)在遥感成像应用中存在的若干瓶颈,提出一种基于多尺度透镜组的分形压缩感知成像方法。一方面,通过多尺度透镜组避免了基于稀疏表示的CS成像方式在大视场角观测条件下出现海量运算开销的问题;另一方面,运用分形维度代替l1范数最小化作为求解CS成像问题中的目标函数,实现了中、高分辨率遥感成像在图像细节水平上的质量提升。试验表明,多尺度分形压缩感知成像方法与传统CS成像相比,不仅能达到遥感成像的时效性要求,而且其细节层次上的成像质量也大幅提高。
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关键词
压缩感知
遥感成像
多
尺度
透镜
组
L1
范数最小化
分形维度
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职称材料
题名
多尺度分形压缩感知遥感成像方法
被引量：
3
1
作者
刘佶鑫
孙权森
机构
南京邮电大学宽带无线通信技术教育部工程研究中心
南京理工大学计算机科学与技术学院
出处
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第6期846-852,共7页
基金
国家自然科学基金(61273251)
文摘
针对压缩感知(compressive sensing,CS)在遥感成像应用中存在的若干瓶颈,提出一种基于多尺度透镜组的分形压缩感知成像方法。一方面,通过多尺度透镜组避免了基于稀疏表示的CS成像方式在大视场角观测条件下出现海量运算开销的问题;另一方面,运用分形维度代替l1范数最小化作为求解CS成像问题中的目标函数,实现了中、高分辨率遥感成像在图像细节水平上的质量提升。试验表明,多尺度分形压缩感知成像方法与传统CS成像相比,不仅能达到遥感成像的时效性要求,而且其细节层次上的成像质量也大幅提高。
关键词
压缩感知
遥感成像
多
尺度
透镜
组
L1
范数最小化
分形维度
Keywords
compressed sensing
remote sensing imaging
multi-scale lens
l1 -norm minimization
fractal dimension
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多尺度分形压缩感知遥感成像方法
刘佶鑫
孙权森
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2013
3
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