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摘要
光谱图像在国防科学研究和军事应用领域均有着重要需求。传统的光谱图像获取方法存在系统资源开销大，数据传输压力大的缺点。压缩感知理论是一种新的信号获取理论，可以通过简单的随机观测实现对信号采样的同时进行压缩，极大的节省了资源、减轻了传输压力，克服了传统压缩方法中的缺陷。 在压缩感知理论中，如何从获取的少量观测数据中准确的重建出原始信号是一个非常关键的问题。目前压缩感知下的光谱图像重建算法普遍采用固定稀疏域，不能很好的描述光谱图像中的不同局部结构。针对这一缺陷，本文提出了基于结构稀疏表示的光谱图像稀疏重建算法，该算法首先考虑到光谱图像的谱间相关性信息，提出光谱图像的三维字典学习方法，学习得到...
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