《压缩感知与应用》源代码

资 源 简 介

《压缩感知与应用》源代码

详 情 说 明

压缩感知作为一种突破奈奎斯特采样定理的信号处理技术，在遥感影像处理领域展现出独特价值。该源代码库聚焦三个核心应用场景：

SAR图像压缩感知 通过利用合成孔径雷达（SAR）图像的固有稀疏性，实现在远低于传统要求的采样率下完成高质量成像。关键技术在于设计符合SAR散射特性的测量矩阵，并解决相干斑噪声下的重构优化问题。

高光谱数据重构 针对高光谱图像在光谱维度的强相关性，采用联合稀疏表示模型。该方法能有效保持数百个波段间的光谱连续性，显著降低数据采集时的波段采样需求。

结构稀疏驱动的低秩重建 结合SAR图像中目标结构的空间先验知识，将低秩约束与块稀疏表示相结合。这种混合正则化方法特别适用于处理含有重复结构的场景（如舰船目标），在保持边缘锐度的同时抑制背景杂波。

该实现方案的核心优势在于：针对不同遥感数据类型（单极化SAR/多光谱/全极化数据）自适应选择稀疏变换基（如曲线波导/三维DCT），并通过改进的交替方向乘子法（ADMM）求解非线性优化问题，在保证重构精度的同时提升计算效率。