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压缩感知遥感视频成像系统建模与仿真  
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【英文题名】 Modeling and Simulations on CS-based Remote Sensing Video Imaging System
【作者】 王杰;
【导师】 刘昆;
【学位授予单位】 国防科学技术大学;
【学科专业名称】 飞行器设计
【学位年度】 2015
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 国防科学技术大学
【网络出版投稿时间】 2017-09-01
【关键词】 压缩感知; 遥感视频成像; 字典学习; 独立分量分析; 凸优化; KKT条件;
【英文关键词】 Compressed Sensing; Remote Sensing Video Imagi ng; Dictionary Learning; Independent Component Analysis; Convex Optimization; KKT Condition;
【中文摘要】 高分辨率视频成像卫星为我们提供了实时准确的地面遥感视频图像,然而其应用却受到数据处理量庞大、遥感传输困难等问题的限制。压缩感知作为一门新兴的采样理论,它表明在已知信号稀疏先验的前提下,使用以远低于奈奎斯特采样速率进行随机线性采样方式得到的少量压缩测量数据,通过求解稀疏优化问题就能高概率精确或高准确度地重建原信号,为缓解视频卫星采样端的压力提供了新的思路和解决办法。论文针对压缩感知应用于遥感视频成像可能遇到的关键问题开展了以下几个方面的研究:首先,从光学成像器件的原理层面上建立了相应的测量系统模型。论文回顾了光学器件的成像机理,并指出了传统基于奈氏采样定律的光学成像系统采样和压缩之间的矛盾,并根据测量矩阵的具体物理实现位置建立了两种代表性的测量系统模型。其次,系统研究了压缩感知遥感视频重构的单帧模型、差分模型、残差模型和残差分布式模型,并引入分布式视频压缩感知框架,建立了压缩遥感视频的字典学习分布式重构模型。再次,系统研究了视频稀疏表示的典型字典学习方法和样本选取方法。着重讨论了边信息块匹配样本生成方法和K-SVD、PCA两种字典学习方法。在独立分量分析理论基础上,提出了视频稀疏表示的全局PICA字典学习方法。...
【英文摘要】 High-resolution video imaging satellite provides us real-time and nicety remote sensing data on the Earth.However,its application is also severely restricted by varieties of problems such as huge amounts of processing data and difficult remote sensing transmission.As a newly developed sampling theory,Compressed Sensing(CS)asserts that,when dealing with signals which are sparse or approximately sparse in a known basis,one can reconstruct the signals accurately or high precisely by solving sparse optimization...
【更新日期】 2017-11-30

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导师:刘昆    导师单位:国防科学技术大学    学位授予单位:国防科学技术大学
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