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合成孔径雷达图像的贝叶斯压缩感知重构算法
引用本文:侯兴松,张兰,肖琳. 合成孔径雷达图像的贝叶斯压缩感知重构算法[J]. 西安交通大学学报, 2013, 47(8)
作者姓名:侯兴松  张兰  肖琳
作者单位:西安交通大学电子与信息工程学院,710049,西安
基金项目:国家自然科学基金资助项目,中央高校基本科研业务费专项资金资助项目
摘    要:针对目前合成孔径雷达(SAR)图像压缩感知重构算法没有充分利用小波系数相关性的缺点,提出了一种综合利用尺度间衰减性和尺度内方向能量聚集性的SAR图像贝叶斯压缩感知重构算法(DLWT-TDC)。首先采用方向提升小波变换(DLWT)对SAR图像进行稀疏表示,然后在3个高频子带中分别使用3×5、5×3、5×5邻域设计了具有方向和空间局部自适应的先验概率分布模型,最后利用马尔科夫链蒙特卡罗采样的贝叶斯推理恢复出图像的小波系数,进而得到重构图像。实验结果表明,DLWT-TDC算法在采样率为50%~90%下可以提高图像的重构性能,与仅利用尺度间相关性的小波树结构的压缩感知重构算法相比,在90%高采样率下的重构性能可提高3dB左右。

关 键 词:合成孔径雷达  方向提升小波变换  稀疏表示  贝叶斯推理  压缩感知

A Reconstruction Algorithm with Bayesian Compressive Sensing for Synthetic Aperture Radar Images
HOU Xingsong , ZHANG Lan , XIAO Lin. A Reconstruction Algorithm with Bayesian Compressive Sensing for Synthetic Aperture Radar Images[J]. Journal of Xi'an Jiaotong University, 2013, 47(8)
Authors:HOU Xingsong    ZHANG Lan    XIAO Lin
Abstract:
Keywords:synthetic aperture radar  directional lifting wavelet transform  sparse representation  Bayesian inference  compressive sensing
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
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