基于光滑0范数压缩感知的多光谱图像去马赛克算法

摘要：

提出了一种基于压缩感知(CS)的多光谱滤波阵列(MSFA)的多光谱图像去马赛克算法(DMA).首先,通过将MSFA采样得到马赛克图像的过程等效为CS理论中的感知矩阵采样的过程,并充分利用多光谱图像的空间和谱间相关性,通过在三维空间傅里叶基上对多光谱图像进行稀疏表示;然后由随机MSFA模式和CS理论构造的测量矩阵对多光谱图像进行观测投影,最后采用CS重构算法求解0范数下的最优化问题,从而得到多光谱图像的稀疏表示系数.给出对算法性能的评估数据和Matlab仿真图片.实验结果证明,本文算法的峰值信噪比(PSNR)值高于克罗内克CS(KCS)和组稀疏(GS)两种算法,且有效地减少了上述两种算法中出现的模糊现象,改善了图像的视觉效果.

关键词：多光谱滤波阵列(MSFA)、多光谱图像、压缩感知(CS)、去马赛克

所属期刊栏目：28

分类号：TN911.73;TP391.41

在线出版日期：2017-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：674-679