【摘 要】
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针对遥感图像非局部相似的特性,提出了一种基于图像非局部相似性、低秩矩阵和最小全变分（TV）的压缩感知（CS）重构算法。充分利用了遥感图像的非局部相似性先验、局部平滑性先验以
【机 构】
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浙江大学现代光学仪器国家重点实验室
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针对遥感图像非局部相似的特性,提出了一种基于图像非局部相似性、低秩矩阵和最小全变分（TV）的压缩感知（CS）重构算法。充分利用了遥感图像的非局部相似性先验、局部平滑性先验以及低秩矩阵的特性,同时引入了一种新的基于欧氏距离和结构相似度的联合块匹配方式,使匹配结果更准确,最终实现了高质量的遥感图像重构。仿真结果表明,与传统的基于变换域稀疏或TV约束的重构算法相比,所提出的算法能获得更高的图像重构质量,峰值信噪比和结构相似度等评价值都有较大的提高,验证了算法的有效性。
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