Tetrolet域卫星云图分块压缩感知

摘要：

针对卫星云图数据量大，但传输通道和存储空间相对狭小的问题，本文提出了一种基于 Tetrolet 变换的卫星云图分块压缩感知方法。该方法将 Tetrolet 变换引入压缩感知的稀疏表示环节，以刻画卫星云图细节丰富，纹理复杂的特性，而且将分块压缩感知与平滑投影Landweber迭代方法结合用于云图重构，以提高计算效率。同时，为了进一步提高重构云图的质量，本文对云图的稀疏表示提出了另一种改进方案，首先对原始云图进行拉普拉斯金字塔分解，将得到的低频分量和高频分量分别进行分块及采样，并对低频及高频分量分别进行离散小波变换(DWT)及Tetrolet变换以实现稀疏表示，此不仅可以发挥不同稀疏变换各自的优点，而且充分利用了Tetrolet变换在表示云图方向纹理和边缘等重要信息方面的优势。实验结果表明，在相同采样率下，本文方法的重构结果明显优于直接用Tetrolet，DWT，Contourlet和DCT变换对卫星云图进行稀疏表示的重构结果。

关键词：Tetrolet变换、分块压缩感知、稀疏表示、卫星云图

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金61271399,61373068；浙江省自然科学基金项目Y1111061；宁波市自然科学基金2011A610192,2013A610055；宁波市科技创新团队研究计划2011B81002；宁波大学科研基金XYL1200；宁波大学研究生教育改革研究重点项目JGZDI201202

在线出版日期：2014-06-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：19-27