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基于光谱稀疏模型的高光谱压缩感知重构

汪琪 马灵玲 唐伶俐 李传荣 周勇胜

红外与毫米波学报2016,Vol.35Issue(6):723-730,8.
红外与毫米波学报2016,Vol.35Issue(6):723-730,8.DOI:10.11972/j.issn.1001-9014.2016.06.015

基于光谱稀疏模型的高光谱压缩感知重构

Hyperspectral compressive sensing reconstruction based on spectral sparse model

汪琪 1马灵玲 2唐伶俐 1李传荣 1周勇胜1

作者信息

  • 1. 中国科学院光电研究院定量遥感信息重点实验室,北京100094
  • 2. 中国科学院大学,北京100049
  • 折叠

摘要

关键词

压缩感知/高光谱成像/稀疏表示/字典学习/重构算法

Key words

compressive sensing(CS)/hyperspectral imaging/sparse representation/dictionary learning/reconstruction algorithm

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

汪琪,马灵玲,唐伶俐,李传荣,周勇胜..基于光谱稀疏模型的高光谱压缩感知重构[J].红外与毫米波学报,2016,35(6):723-730,8.

基金项目

国家高技术研究发展计划(863计划)(2013AA12904),中国科学院/国家外国专家局创新国际团队(2013AA1229)Supported by National High Technology Research and Development Program of China) (2013AA12904),Chinese Academy of Sciences and State Administration of Foreign Experts Affairs Project of Innovation Team International Partner Program(2013AA1229) (863计划)

红外与毫米波学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1001-9014

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