基于全变分正则项的CASSI数据重构算法

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在编码孔径快照光谱仪(Coded Aperture Snapshot Spectral Imager,CASSI)光谱重构算法设计中,两步迭代收缩阈值(Two-Step Iterative Shrinkage/Threshold,TwIST)算法实现了CASSI的光谱重构,但因正则项选取和引入的噪声随迭代次数而不断放大,导致其光谱重构精度低于80%。文章在TwIST算法基础上,以光谱图像具有空间平滑过渡特性为先验知识,提出两点改进:一是选择全变分正则约束项;二是对每一步迭代的更新项进行全变分去噪处理
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