基于三維全變差和矩陣低秩逼近的高光譜圖像重建.pdf

1、近年來，高光譜圖像在諸多領域獲得廣泛的使用，高光譜圖像不僅僅在軍事領域應用于軍事偵察，而且還被廣泛地應用于國計民生領域，如監(jiān)測大氣環(huán)境的變化、勘察勘探地質礦產、監(jiān)測氣象變化、統計植被分類、統籌土地規(guī)劃等。高光譜技術已經深刻影響了我國的經濟發(fā)展、國防安全和公共生活的各個方面。高質量的高光譜圖像是高光譜技術在上述應用中發(fā)揮有效作用的重要保障。因此，如何獲得高質量的高光譜圖像一直是高光譜技術研究的重要課題。壓縮感知編碼和計算光譜重建是獲得高質

2、量高光譜圖像的重要手段。
　　本文在此研究背景下，通過對高光譜圖像特點和現有計算光譜重建模型進行深入分析，厘清傳統高光譜重建算法的優(yōu)勢所在和不足之處，為進一步提高光譜圖像的重建效率和精度，本論文針對快速重建場景提出了基于三維全變差高光譜重建模型，針對精確重建場景提出了基于三維全變差和矩陣低秩逼近的光譜圖像重建模型。本文的主要工作和貢獻點在于：
　　首先，指出高光譜圖像特征，給出并分析現有高光譜圖像重建技術。
　　然后，

3、針對快速重建場景提出較高效率和較高性能的三維全變差高光譜圖像重建模型，給出三維全變差高光譜圖像重建模型的目標函數和優(yōu)化求解過程，并進行對比實驗驗證三維全變差高光譜圖像重建模型相較于傳統全變差模型在重建效率和性能上的提高。
　　最后，針對精確重建場景提出基于三維全變差和矩陣低秩逼近的光譜圖像重建模型。矩陣低秩逼近算法的優(yōu)勢在于能夠精細的刻畫圖像的邊緣紋理特征，而三維全變差算法的優(yōu)勢在于能夠高效率的重構出平滑區(qū)域。本論文提出的基于三維