基于Kronecker压缩感知的高光谱成像机制研究

基于Kronecker压缩感测的机制，具有完全独立的采样尺寸，用于高光谱成像 本文提出了一种新的Kronecker高光谱（HS）图像压缩感知方法，该方法包括成像机制和相应的重建方法。该机制能够在采样时压缩所有维度的数据，这可以通过三个完全独立的采样设备来实现。结果，该机制大大减少了控制点和存储需求。 **Kronecker压缩感知**：Kronecker压缩感知是一种基于数学优化的信号处理技术，通过压缩感知理论来重建信号。该技术可以对高光谱图像进行压缩，使其在存储和传输时更加高效。 **完全独立的采样尺寸**：在传统的高光谱图像压缩方法中，采样尺寸通常是相互依赖的，无法独立地进行采样。而本文提出的机制可以实现完全独立的采样尺寸，使得采样过程更加灵活和高效。 **高光谱成像**：高光谱成像是一种基于光谱学的图像获取技术，可以获取物体的光谱信息。该技术广泛应用于遥感、环境监测、医疗健康等领域。 **稀疏模型**：稀疏模型是一种数学模型，用于描述信号的稀疏性质。在高光谱图像压缩中，稀疏模型可以用于对信号进行压缩和重建。 **低多线性秩模型**：低多线性秩模型是一种数学模型，用于描述信号的多线性秩性质。在高光谱图像压缩中，低多线性秩模型可以用于对信号进行压缩和重建。 **优化感测矩阵**：优化感测矩阵是一种数学工具，用于对信号进行压缩和重建。在本文中，优化感测矩阵可以根据不同的高光谱图像选择合适的稀疏基，并生成相应的优化感测矩阵。 **重构方法**：重构方法是指从压缩后的信号中重建原始信号的过程。在本文中，重构方法可以将稀疏模型和低多线性秩模型相结合，以开发一种重构方法。 **计算复杂度**：计算复杂度是指算法的计算时间和空间复杂度。在本文中，重构方法的计算复杂度较低，使得算法更加高效。 **仿真证明**：仿真证明是指通过仿真实验来验证算法的有效性。在本文中，仿真证明表明，只需很少的测量就可以成功重建高光谱图像。 本文提出的机制可以降低复杂度并提高高光谱图像压缩感测的实用性。