压缩感知成像

资 源 简 介

压缩感知成像

详 情 说 明

压缩感知成像作为一种革命性的信号获取与处理技术，正在重塑合成孔径雷达（SAR）等传统成像系统的设计范式。其核心思想是利用信号的稀疏性特征，通过远低于奈奎斯特采样率的观测数据实现高质量图像重建。

在SAR成像场景中，压缩感知技术通过随机采样打破传统均匀采样的限制，结合稀疏变换域（如小波或曲波域）中的优化算法，能够显著降低数据采集量并提升成像效率。这种非适应性线性测量与非线性重建的结合，尤其适用于军用侦察、灾害监测等对实时性要求苛刻的领域。

关键技术挑战包括测量矩阵设计、稀疏表示优化以及重建算法选择。典型的解决方案包括改进的贪婪算法、L1范数优化等方法，这些方法在保持成像质量的同时有效抑制了传统SAR中常见的模糊和旁瓣效应。最新研究趋势正向着深度学习辅助的混合重建框架方向发展，以进一步提升复杂场景下的成像鲁棒性。