基于壓縮感知的遙感圖像融合與去噪算法研究.pdf

1、隨著遙感圖像的高分辨率、高光譜和多時(shí)相的三高趨勢(shì)，遙感圖像處理必將面臨海量數(shù)據(jù)的處理問(wèn)題。壓縮感知理論因其遠(yuǎn)低于奈奎斯特采樣率的特性，減少了大量的采樣數(shù)據(jù)?；谶@一特性，本文研究了基于壓縮感知的遙感圖像融合方法和去噪方法。
　　本文設(shè)計(jì)一種基于小波稀疏基的壓縮感知域內(nèi)遙感圖像融合方法。該方法第一步先分別提取全色圖像和多光譜圖像各自的R，G和B分量，第二步對(duì)這些分量進(jìn)行小波稀疏變換，第三步用高斯隨機(jī)矩陣測(cè)量采樣獲取壓縮感知域數(shù)據(jù)，第

2、四步采用加權(quán)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，第五步通過(guò)OMP算法重構(gòu)融合圖像。最后進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該融合方法與王番等人提出的方法以及傳統(tǒng)的融合方法相比，該方法有比較大的優(yōu)越性。
　　傳統(tǒng)的遙感圖像去噪算法都是只針對(duì)單一一幅遙感圖像進(jìn)行去噪處理，到目前為止，結(jié)合多重測(cè)量來(lái)討論去噪的研究還很少。本文提出一種新的基于遙感圖像多重測(cè)量的GPSR去噪算法。該方法首先對(duì)通過(guò)多重測(cè)量得到的多幅遙感圖像進(jìn)行加權(quán)融合，然后采用基于壓縮感知的梯度投影稀疏