【摘 要】
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提出了一种基于压缩感知(CS)的多光谱滤波阵列(MSFA)的多光谱图像去马赛克算法(DMA)。首先,通过将MSFA采样得到马赛克图像的过程等效为CS理论中的感知矩阵采样的过程,并充分利用多光谱图像的空间和谱间相关性,通过在三维空间傅里叶基上对多光谱图像进行稀疏表示;然后由随机MSFA模式和CS理论构造的测量矩阵对多光谱图像进行观测投影,最后采用CS重构算法求解0范数下的最优化问题,从而得到多光谱图
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提出了一种基于压缩感知(CS)的多光谱滤波阵列(MSFA)的多光谱图像去马赛克算法(DMA)。首先,通过将MSFA采样得到马赛克图像的过程等效为CS理论中的感知矩阵采样的过程,并充分利用多光谱图像的空间和谱间相关性,通过在三维空间傅里叶基上对多光谱图像进行稀疏表示;然后由随机MSFA模式和CS理论构造的测量矩阵对多光谱图像进行观测投影,最后采用CS重构算法求解0范数下的最优化问题,从而得到多光谱图像的稀疏表示系数。给出对算法性能的评估数据和Matlab仿真图片。实验结果证明,本文算法的峰值信噪比(P
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