【摘 要】
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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
【机 构】
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深圳大学光电子器件与系统重点实验室,广西科技大学汽车与交通学院,深圳生物医学光学微纳检测与成像重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(41461082,81660296);中国博士后科学基金项目资助(2016M592525);广西自然科学基金项目资助(2014GXNSFAA118285);广西高校科学技术研究项目资助(YB2014212);广西科技大学博士基金项目资助(校科博13Z12)
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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8dB。但是该方法不适用于OMP（Orthogonal Matching Pursuit）和BP（Basis Pursuit
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