压缩感知高光谱 -回复

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【国家自然科学基金】_高光谱图像压缩_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140802

2008年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
Hale Waihona Puke 科研热词高光谱图像无损压缩高光谱图像压缩谱间预测谱向聚类自适应预测码流长度分配矢量量化特征变换波段排序波段分组有损压缩数字信号处理器快速算法 spiht算法 3d spiht算法
2013年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
科研热词高光谱图像数据压缩地物分类张量分析小波包变换图像压缩分布式压缩感知全变差低秩 tucker分解 jpeg2000
推荐指数 4 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1
2014年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
推荐指数 8 6 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
科研热词高光谱图像无损压缩有损压缩高光谱遥感质量评估谱向聚类空谱联合预测目标检测独立分量分析波段排序波段分组最优编码参数选择小波变换编码双向预测光谱去相关 rice算法
推荐指数 4 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
科研热词高光谱图像无损压缩波段分组高光谱影像非线性预测谱间预测谱向聚类虚拟维数自适应预测自适应小生境遗传算法特征选择波段排序有损压缩,异常检测有损压缩整数小渡支持向量双向预测信息技术-连续色调静止图像无损/接近无损压主成分分析三维自适应预测 3dlms

连续推扫计算光谱成像技术

连续推扫计算光谱成像技术相里斌;吕群波;刘扬阳;孙建颖;王建威;姚涛;裴琳琳;李伟艳【摘要】计算光谱成像技术具有高通量、快照成像等优点,但快照成像采样数据量不足,导致利用压缩感知方法重构图谱精度很低.通过对计算光谱成像技术各个环节进行系统研究,提出一种新型的连续推扫计算光谱成像技术,利用正交循环编码孔径代替传统的随机编码孔径,通过逐行扫描方式及正交变换可完整重构图谱数据.仿真和实际成像结果表明,连续推扫计算光谱成像技术可消除图谱混叠影响,理论上可完全重构图谱信息,重构图谱精度明显优于传统的计算光谱成像技术.相比国际上提出的多次曝光计算光谱成像技术,连续推扫计算光谱成像技术不需要改变编码孔径与探测器间的相对位置,也不需要凝视成像,系统中没有活动元件,稳定性高,适用于常规航空航天遥感推扫成像.%Computational imaging spectrometry(CIS)has drawn great attention in recent years.It has the advantages of high optical throughput,snapshot imaging and so on.On the other hand,CIS has the disadvantage of insufficiency in sparse sampling which reduce the accuracy of reconstructed spatial-spectral data.By analyzing the optical property of CIS,a continuous pushb-room computational imaging spectrometry(CPCIS)is presented.In CPCIS,the orthogonal cyclic coded aperture was used,and the continuous scanning line by line was implemented through platform moving.The entire spatial-spectral data was reconstruc-ted by orthogonal inversion.According to the imaging simulation and experiment,the aliasing in spatial-spectral image was elim-inated,and the reconstructed image was well paring to multiframe CIS,CPCIS has no moveable element,which can image withoutstaring the object,thus it is suitable for the airborne and spaceborne remote sensing applications.【期刊名称】《光谱学与光谱分析》【年(卷),期】2018(038)004【总页数】6页(P1256-1261)【关键词】计算成像;光谱成像;信息重构【作者】相里斌;吕群波;刘扬阳;孙建颖;王建威;姚涛;裴琳琳;李伟艳【作者单位】中国科学院光电研究院,北京 100094;中国科学院计算光学成像技术重点实验室,北京 100094;中国科学院光电研究院,北京 100094;中国科学院计算光学成像技术重点实验室,北京 100094;中国科学院大学,北京 100049;中国科学院光电研究院,北京 100094;中国科学院计算光学成像技术重点实验室,北京 100094;中国科学院大学,北京 100049;中国科学院光电研究院,北京 100094;中国科学院计算光学成像技术重点实验室,北京 100094;中国科学院光电研究院,北京 100094;中国科学院计算光学成像技术重点实验室,北京 100094;国防科工局重大专项工程中心,北京 100101;中国科学院光电研究院,北京 100094;中国科学院计算光学成像技术重点实验室,北京 100094;中国科学院光电研究院,北京 100094;中国科学院计算光学成像技术重点实验室,北京 100094【正文语种】中文【中图分类】TP391.9引言光谱成像技术(imaging spectrometry， IS)作为光学遥感成像领域的重要研究方向，目前已经在遥感、生物医学、农业等诸多领域得到广泛应用[1-4]。

压缩感知理论在光学成像中的应用

压缩感知理论在光学成像中的应用肖龙龙;刘昆;韩大鹏;刘吉英【摘要】Compressed sensing is a new sampling theory, which captures and encodes signals at a rate significantly below Nyquist rate provided that these signals are sparse or compressible. This paper reviews the theoretical framework of compressed sensing. It first employs non-adaptive linear projections to preserve the structure of the signal, and then the signal recovery is conducted accurately or in all probability by using an optimal reconstructed algorithm from these projections. Its related applications in optical imaging systems are introduced, such as single-pixel camera, super thin imagers, coded aperture imagers, multiplexing intelligent im-agers, spectral imagers, and CMOS imagers. Some prospects and suggestions about further works on this theory are also presented.%压缩感知以信号的稀疏性或可压缩性为条件,以远低于耐奎斯特采样频率对信号数据进行采样和编码.简要概括了压缩感知的基本理论,它采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构,能通过数值最优化问题精确或高概率地重构原始信号.详细介绍了其在光学成像系统中的应用,主要包括单像素相机、超薄成像、编码孔径成像、多路技术智能成像、多光谱成像和CMOS成像等成像系统.最后对该理论的应用前景进行了阐述.【期刊名称】《应用光学》【年(卷),期】2012(033)001【总页数】7页(P71-77)【关键词】压缩感知;信号采集;光学成像【作者】肖龙龙;刘昆;韩大鹏;刘吉英【作者单位】国防科技大学航天与材料工程学院湖南,长沙410073;国防科技大学航天与材料工程学院湖南,长沙410073;国防科技大学航天与材料工程学院湖南,长沙410073;国防科技大学理学院,湖南长沙410073【正文语种】中文【中图分类】TN209;TP911.7引言传统的信号采集以奈奎斯特采样定理为基础，在获取信号时，采样频率必须大于信号中最高频率的两倍，才能精确重构信号。

高光谱图像无损预测压缩技术

2023-11-11CATALOGUE目录•高光谱图像概述•无损压缩技术概述•高光谱图像无损预测压缩技术•高光谱图像无损预测压缩技术应用•高光谱图像无损预测压缩技术展望•相关技术介绍01高光谱图像概述高光谱图像是一种包含大量连续光谱带的图像，每个像素包含一条完整的光谱曲线。

高光谱图像通常在遥感领域应用广泛，用于获取地物的光谱信息，从而进行地物分类、识别和监测等任务。

高光谱图像定义高光谱图像在空间维度上具有高分辨率，能够清晰地表达地物的空间细节。

高分辨率光谱维度高数据量大相较于传统图像，高光谱图像增加了光谱维度，使得图像中的每个像素都包含一条完整的光谱曲线。

由于高光谱图像具有高分辨率和高的光谱维度，导致其数据量较大，处理和存储难度较高。

03高光谱图像特点0201高光谱图像应用领域高光谱图像能够获取地物的光谱信息，通过分析光谱信息可以对地物进行分类和识别。

地物分类环境监测农业应用地质勘探高光谱图像可以监测环境中的污染源、污染物浓度等环境状况。

高光谱图像可用于农作物生长状况监测、病虫害预警等农业应用中。

高光谱图像可用于地质勘探、矿产资源调查等地质领域的应用中。

02无损压缩技术概述•无损压缩技术是一种通过特定的算法对数据进行编码和解码的程序，在压缩和解压缩过程中，源数据不会丢失任何信息。

这种技术主要用于图片、音频和视频等多媒体数据的压缩，可以在保证数据质量的前提下，实现较高的压缩比。

无损压缩技术定义1. 哈夫曼编码（Huffma…基于统计的方法进行编码，对出现频率高的数据用较短的编码代替，反之则用较长的编码代替。

将连续的相同数据用较短的编码代替，适用于具有连续重复数据的文件。

将数据表示为一个实数范围内的概率分布函数，根据数据特征进行编码。

将数据与字典中的元素进行匹配，用较短的编码代替字典中的元素。

无损压缩技术分类2. 游程编码（Run-Len…3. 算术编码（Arithme…4. 字典编码（Diction…1. 优点无损压缩可以保留源数据的完整性，解压缩后可以得到与源数据完全相同的数据。

一种高重构质量低复杂度的高光谱图像压缩感知

中图分类号：Ｎ１Ｔ９９文献标识码：Ａ文章编号：０１２０（０１０－０７０１０ —４０２１）３０３－５
Ｃｏｍｐｅｓｄｈｐｒｐｃｒｌｉｇｅｓｎａｅｎｒｓｅｙｅｓｅｔａｍａｅｓｎｉｇｂｓｄｏ
ｉｅｂａｄｐｅｉｔｏｎｔｒｎｒｄｃｉｎ
ＬＩＨａｙｒＬｕｓｎＵｉｉｇ，ＩＹｎｏｇ，￣ＵｅｇｋＬＰｅＣｈｎｅ，ｉ
（．ＳａｅＫｅａ．ｏｔｇａｅｅｖｃｔｒｓ１ｔｔｙＬｂｆｎｅｒｔｄＳｒｉｅＮｅｗｏｋ，ＸｉｉｎＵｉ．Ｉｄａｎｖ，Ｘｉｕ７０７，Ｃｈｎ； ’ １０１ａｉａ
一
种高重构质量低复杂度的高光谱图像压缩感知
刘海英，李云松，吴成柯吕沛，
（．西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室，１陕西西安２．中国科学院西安光学精密机械研究所，陕西西安７０１）１１９７０７；１０１
ｐｅｉｔｎａｇｒｈａｄｔｎｍｉｅｏｔｅｄｃｄｒｈａｄｍａｕｅｎｓｏａｈｂｎｒｈｎｍａｅｒｄｃｉｌｏｔｍｎｒｓｔｄｔｈｅｏｅ．Ｔｅｒｎｏｍｅｓｒｍｅｔｆｅｃａｄａｅｔｅｄ，ｏｉａｔｑａｔｅｎｒｎｍｉｅｏｔｅｄｃｄｒｉｄｐｎｅｔ．Ａｔｈｅｏｅ，ａｎｗｒｃｎｔｃｉｎａｇｒｔｍｔｅｕｎｉｄａｄｔａｓｔｄｔｈｅｏｅｅｅｄｎｌｚｔｎｙｅｄｃｄｒｅｅｏｓｔｌｏｈｗｉｔｔｕｒｏｉｈｈｐｏｏｅｎｔｌａｉｎａｄｓｏｐｎｒｔｒｎｉａｐｉｄｔｅｏｓｒｃｈｕｒｎａｄｗｉｈｓｉｔｎｅｏｓｒｐｓｄｉｉａｉｔｎｔｐｉｇｃｉｉｓｐｌｏｒｃｎｔｔｅｃｒｅｔｎｔｔｅａｓｓｃｉｉｚｏｅｏｅｕｔｂｈａｆｔｐｅｉｔｎｂｎ，ｗｉｈｉｅｖｄｆｍｈｒｖｏｓｒｃｎｔｃｅｅｇｂｒｎａｄａｄｔｅｒｃｉｅｒｄｃｉｎｒｄｃｉａｄｏｈｃｓｄｒｅｒｔｅｐｅｉｕｅｏｓｔｄｎｉｈｏｇｂｎｎｈｅｅｖｄｐｅｉｔｉｏｕｒｉｏｐｒｍｅｅｓｎｈｒｄｃｉｎａｇｒｈａａｔｒｕｉｇｔｅｐｅｉｔｌｏｔｍ．Ｅｐｒｎａｅｕｔｓｏｈｔｈｒｐｓｄａｇｒｔｍｎｔｎｙｏｔｉｓｏｉｘｅｉｍｅｔｒｓｌｈｗｔａｅｐｏｏｅｌｏｈｏｌｂａｎｌｓｔｉｏａｇｉｂｕ．Ｂｂｔａｓｒａｌｅｒａｅｅｏｉｇｃｍｐｅｉ．Ｉｄｉｏ，ｏｒａｇｒｈｈｓｔｅａｎｏａｏｔ１２ｄｕｏｇｅｔｄｃｅｓｓｄｃｄｎｏｌｘｔｆｌｙｙｎａｄｔｎｉｕｌｏｔｍａｈｉｃａａｔｒｔｃｗｃｍｐｅｉｎｏｉｇａｄｅｓａｄｒｍｐｅｎａｉｎｈｒｃｅｓｉｓｏｌ — ｏｌｘｔｅｃｄｎｎａｙｈｒｗａｅｉｌｍｅｔｔ．ｉｆｏｙｏ

高光谱图像处理技术的前沿技术和发展趋势

高光谱图像处理技术的前沿技术和发展趋势高光谱图像处理技术是指对物体反射或辐射的能谱密度在一定波长范围内进行连续和离散采样的光谱图像进行处理和分析的技术。

在农业、环境监测、卫星遥感、医学诊断和军事情报等领域有着广泛的应用。

下面将介绍高光谱图像处理技术的前沿技术和发展趋势。

1. 深度学习技术：随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络的高光谱图像处理方法逐渐受到关注。

深度学习算法可以通过大量的训练样本自动学习特征，并能够提高高光谱图像的分类和识别精度。

深度学习技术已经在高光谱图像的目标检测、分类和超分辨率重建等方面取得了显著的成果。

2. 压缩感知技术：高光谱图像通常具有大量的冗余信息，采用传统的采样方法会导致数据存储和处理的困难。

压缩感知技术是一种基于稀疏表示的信号采样和重构方法，可以有效地减少高光谱图像的采样数据量，并且保持重构图像的质量。

压缩感知技术在高光谱图像采集、传输和压缩方面具有巨大的潜力。

3. 超分辨率重建技术：高光谱图像中的相邻波段通常存在较强的相关性，因此可以通过跨波段信息的互相补充来提高图像的空间分辨率。

超分辨率重建技术可以通过图像处理方法从低分辨率的高光谱图像中恢复出高分辨率的图像，提高图像细节的表达能力。

4. 特征提取和选择算法：高光谱图像中的每个像素都包含多个波段的信息，如何提取和选择对目标识别和分类具有代表性的特征是高光谱图像处理的核心问题。

目前，一些特征选择和提取算法如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和非负矩阵分解（NMF）等被广泛应用于高光谱图像的特征处理中。

5. 多源数据融合技术：高光谱图像通常与其他多源数据（如光学图像、雷达图像和激光雷达数据）进行融合可以提高图像的分析和应用能力。

多源数据融合技术可以通过融合不同传感器的信息，提取更全面和准确的图像特征。

6. 高光谱图像处理与人工智能的结合：随着人工智能技术的快速发展，将高光谱图像处理与深度学习、机器学习和模式识别等人工智能技术相结合，可以提高高光谱图像的分类、识别和目标检测能力。

【江苏省自然科学基金】_压缩感知_期刊发文热词逐年推荐_20140814

2014年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
科研热词压缩感知图像处理非局部结构相似随机信号阈值处理重构算法观测矩阵稀疏表示稀疏确定性随机序列目标跟踪特征提取特征加权漂移序贯检测局部自回归块稀疏信号压缩采样匹配追踪加权全变差分布式协作感知信号重构 pie成像 curvelet变换
科研热词推荐指数压缩感知 10 认知无线电 3 残差补偿 2 最优观测矩阵 2 宽带频谱感知 2 压缩采样 2 压缩信道估计 2 高光谱图像 1 门限矩阵 1 重构算法 1 递归重建 1 迭代硬阈值重构 1 贪婪算法 1 谱间线性滤波 1 训练序列 1 视频图像 1 自适应贝叶斯 1 自适应观测 1 自回归模型 1 能量有效 1 联合机制 1 稀疏表示 1 稀疏支撑集 1 稀疏多径结构 1 稀疏多径信道 1 稀疏分解 1 相关性 1 相关度 1 水下监测 1 正交匹配追踪 1 最小二乘估计 1 无线通信 1 无线传感器网络 1 平均一致算法 1 小波变换 1 宽带ssdf攻击 1 多输入多输出雷达 1 基于梯度法 1 图像序列 1 发射分集 1 双向中继信道 1 参数估计 1 去相关模型 1 加权平均一致 1 分形维度 1 分布式压缩感知 1 分布式协作感知 1 信号重构 1 信号处理 1 signal processing 1 l1范数最小化 1 iterative hard threshold recovery 1
推荐指数 5 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2012年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52

高光谱重建综述

高光谱重建是近年来在遥感领域受到广泛关注的一个研究方向。

它利用高光谱成像系统获取的图像数据，通过一定的算法和技术手段，对原始图像进行增强、修复或重构，以提高图像的分辨率、清晰度和信息量。

高光谱重建的方法多种多样，包括基于频域的重建方法、基于时域的重建方法、基于压缩感知的重建方法等。

其中，基于频域的重建方法通过分析图像的频谱特性，利用傅里叶变换等工具对图像进行频率域的分析和处理，从而实现对图像的重建。

基于时域的重建方法则通过分析图像的时间序列特性，利用差分、小波变换等技术对图像进行时间域的分析和处理，实现图像的重建。

而基于压缩感知的重建方法则是利用压缩感知理论，通过稀疏表示和优化算法等手段，对高光谱图像进行重建。

高光谱重建的应用范围非常广泛，包括环境监测、农业遥感、城市规划、军事侦察等领域。

例如，在环境监测领域，可以利用高光谱重建技术对大气污染、水污染等进行监测和评估；在农业遥感领域，可以利用高光谱重建技术对农作物生长状况、病虫害等进行监测和分析；在城市规划领域，可以利用高光谱重建技术对城市建筑、交通状况等进行监测和规划；在军事侦察领域，可以利用高光谱重建技术对敌方目标进行识别和定位。

然而，高光谱重建也存在一些挑战和问题。

首先，由于高光谱图像的获取成本较高，如何降低成本是亟待解决的问题之一。

其次，由于高光谱图像的空间分辨率较低，如何提高空间分辨率也是需要解决的问题之一。

此外，高光谱重建算法的复杂度较高，如何提高算法的效率和稳定性也是需要解决的问题之一。

总之，高光谱重建是遥感领域的一个重要研究方向，具有广泛的应用前景和重要的研究价值。

未来随着技术的不断发展和进步，相信高光谱重建技术将会取得更大的突破和应用。

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压缩感知高光谱-回复
压缩感知(CS)在高光谱成像领域的应用
引言：
高光谱成像是一种通过获取大量的连续光谱信息来获取物体或场景细节
的技术。

然而，由于高光谱数据的采集量庞大，存储和传输成本高昂，限制了高光谱成像技术的发展。

为了解决这一问题，压缩感知技术被引入到高光谱成像领域。

本文将详细介绍压缩感知原理，并探讨其在高光谱成像中的应用。

第一部分：压缩感知原理
压缩感知是一种通过获取数据的稀疏表示来压缩数据的方法。

其核心思想是限制收集或记录的样本数量，然后通过数学重构算法解码和恢复出原始信号。

压缩感知的关键步骤包括稀疏表示、测量矩阵、压缩、重构等。

1. 稀疏表示：压缩感知的基础是信号的稀疏性。

对于高光谱图像而言，其在某个空间的频谱中通常只有少数几个元素是非零的，因此可以使用稀疏向量来表示。

2. 测量矩阵：测量矩阵是用于将原始高光谱数据映射到低维度空间的矩阵。

通常情况下，测量矩阵是随机生成的。

通过将高维数据投影到低维空间，
可以实现对高光谱数据的压缩。

3. 压缩：在低维度空间中测量到的信号可以通过对压缩后的测量数据进行简化表示。

因为高光谱图像的稀疏性，只需测量一小部分的样本即可对整体进行推断和恢复。

4. 重构：通过已知的稀疏表示和测量数据，可以使用数学重构算法，如稀疏表示的最小二乘(OMP)算法或基于压缩感知的恢复算法，来重构出原始高光谱信号。

第二部分：高光谱成像中的压缩感知应用
1. 数据采集阶段：在高光谱成像中，常规的方法是通过高分辨率的传感器采集大量的光谱数据。

然而，使用压缩感知技术可以降低数据采集的需求量，从而减少成像的时间和存储需求。

2. 数据压缩和传输：采集到的高光谱数据通常包含大量的冗余信息。

通过应用压缩感知技术将数据压缩，并用较低的速率传输，可以显著降低存储和传输的成本。

3. 数据重构和处理：使用压缩感知算法对压缩后的高光谱数据进行解压缩和重构，可以恢复原始的高光谱信号。

这样可以实现对高光谱数据的重建
和处理，如目标检测、分类等。

4. 成像质量评估：通过将压缩感知算法应用于高光谱图像的重构，可以评估图像的重建质量并进行性能分析。

这对于评估高光谱成像系统的效果和改进成像算法具有重要意义。

结论：
压缩感知技术为高光谱成像提供了一种新的数据处理和传输方法。

通过有效地利用高光谱数据的稀疏性，压缩感知可以降低数据采集、存储和传输的成本，并实现对高光谱数据的重构和处理。

未来，压缩感知在高光谱成像领域将会有更多的应用，并对高光谱技术的发展起到重要的推动作用。