基于自适应性迭代追踪的遥感图像恢复
自从2004年, E.J.Candes、J.Romberg、T.Tao和D.L.Donoho等科学家首次提出压缩感知这一概念后,许多学者投身其中,并将其成功应用于各个领域,如图像处理、地球物理、医学成像、计算机科学、信号处理、应用数学等.压缩感知理论主要包括图像的稀疏表示、随机测量和重构算法等三个方面.重构算法是获取最终结果的必要手段,常用方法有贪婪算法和凸优化算法,而后者需要更高的计算复杂度,因此,对贪婪算法的研究与完善具有重要的理论意义. 贪婪算法通过选择合适的原子并经过一系列的逐步递增的方法实现图像的逼近，此类算法主要包括Match Pursuit(MP)、Orthogonal Matching Pursuit(OMP)、Iterative HardThresholding(IHT)等。本文以一组遥感图像为例，对OMP，IHT和kITP三种方法的恢复结果开展对比实现。实验表明，kITP在时间复杂度和计算精度上相对于前二者，达到较好的平衡；而且，根据具体情况中s的大小，调整k值，灵活方便，在数据量非常大的遥感图像上可适用性很高。
遥感图像 图像恢复 贪婪算法 凸优化算法
郑明雪 沈忱 吴华意
武汉大学数学与统计学院,武汉,430000 武汉大学测绘遥感国家重点实验室,武汉,430079
国内会议
徐州
中文
380-381
2014-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）