基于线性混合模型的高光谱图像谱间压缩感知重构

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该文针对高光谱数据的线性混合模型,提出一种简单有效的谱间压缩感知下高光谱数据的重构方案。该方案不同于传统的压缩感知重构方法直接重构高光谱数据,而是将高光谱数据分离成端元和丰度分别进行重构,然后利用重构的端元和丰度信息合成高光谱数据。实验结果表明,该方案的重构质量明显优于标准压缩感知重构方法,并且运算速度具有极大提升,同时便于获得端元和丰度信息。
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