發(fā)布時間：2018-04-10 11:24

  本文選題：微波輻射圖像 + 超稀疏干涉測量��； 參考：《電子與信息學(xué)報》2016年11期

【摘要】：目前的微波輻射測量成像系統(tǒng)在一次觀測中所采集的數(shù)據(jù)量大,基于奈奎斯特空間采樣及常規(guī)微波輻射圖像重構(gòu)方法難以實現(xiàn)高分辨率要求。該文針對微波輻射干涉測量在頻域中進行,采用傅里葉最優(yōu)隨機抽取的超稀疏干涉測量(低于奈奎斯特采樣)對微波輻射圖像進行線性壓縮投影,降低數(shù)據(jù)采樣�？紤]微波輻射圖像在總體差分域和小波中都具有可壓縮特性,提出總體差分和小波混合正交基的K-SVD字典學(xué)習(xí)微波輻射圖像重構(gòu)模型,利用Bregman和交替迭代算法求解該模型,重構(gòu)線性壓縮投影信息從而獲得微波輻射圖像。仿真實驗表明,該文提出的算法在微波輻射圖像重構(gòu)效果、噪聲穩(wěn)定性上優(yōu)于DLMRI算法和Grad DLRec算法。
[Abstract]:Microwave radiometric imaging system is collected in a large amount of data in the observation, Nyquist space sampling and conventional microwave radiation image reconstruction method is difficult to achieve high resolution. In this paper, based on the requirements of microwave radiation in the frequency domain interferometry, ultra sparse interferometric Fu Li optimal random leaf (below the Nyquist sampling) image compression of linear projection of the microwave radiation, reduce the sampling data. Considering the difference in the overall microwave radiation image domain and wavelet has the compression property, puts forward the overall difference and wavelet mixed K-SVD Dictionary of microwave radiation image reconstruction model is to base, using Bregman and alternating iterative algorithm to solve the model, the reconstruction of linear compression in order to obtain the projection information of microwave radiation image. Simulation experiments show that the proposed algorithm for image reconstruction in the microwave radiation effect, noise The stability is superior to the DLMRI algorithm and the Grad DLRec algorithm.

【作者單位】： 華東交通大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(31101081;61162015) 江西省自然科學(xué)基金(20161BAB202061)~~
【分類號】：TP751

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本文編號：1730995