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基于双频带预测的高光谱压缩感知重构算法
文献摘要：
为改善高光谱压缩感知的重构质量,提出基于双频带预测的高光谱重构算法.引入K均值聚类算法自适应地完成频带分组,并确定各组组内的双参考频带;再建立双频带预测模型获得预测图像;最后,在预测图像的基础上采用修正重构和加权融合方式,实现图像的高精确度重构.结果表明:在相同采样率下,该方法的重构图像的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)明显优于已有的重构方法.
文献关键词：
高光谱影像;K均值聚类算法;双频带预测;重构
中图分类号：
作者姓名：
叶坤涛;朱宝仪;李晟
作者机构：
江西理工大学 理学院,江西 赣州 341000;嘉兴学院 数理与信息工程学院,浙江 嘉兴 314001
文献出处：
引用格式：
[1]叶坤涛;朱宝仪;李晟-.基于双频带预测的高光谱压缩感知重构算法)[J].太赫兹科学与电子信息学报,2022(11):1184-1189
A类：
双频带预测
B类：
压缩感知,重构算法,重构质量,光谱重构,均值聚类,聚类算法,组组,双参,加权融合,融合方式,高精确度,采样率,重构图像,峰值信噪比,PSNR,结构相似性,SSIM,重构方法,高光谱影像
AB值：
0.304193
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