基于空谱联合的多假设预测高光谱图像压缩感知重构方法

摘要

本发明公开了一种基于空谱联合的多假设预测高光谱图像压缩感知重构方法，首先在采样端，对高光谱图像的每个波段图像采用分块压缩感知进行采样，并将测量值传递至重构端；然后在重构端，构建全局重构模型，构造用于重构整幅图像的全局测量矩阵；分析每个波段图像的平滑特性和不同波段图像间的谱间相关性，利用全变分和多假设预测对平滑特性和谱间相关性进行描述，将全变分最小和多假设预测残差作为正则项，构造空间全变分最小和谱间预测残差最小的复合重构优化问题；最后利用增广拉格朗日乘子算法和交替方向法对复合重构优化问题进行求解得到高光谱图像的重构结果。本发明得到的重构高光谱图像清晰，重构图像的峰值信噪比高。