基于压缩感知理论的高光谱图像重建和超分辨成像技术研究

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1、代号10701学号0808110169分类号TN919密级公开题(中、英文)目基于压缩感知理论的高光谱图像重建和超分辨成像技术研究ResearchonHyperspectralImageReconstructionandSuper-ResolutionImagingTechniqueBasedonCompressiveSensing作者姓名刘海英指导教师姓名、职务吴成柯教授、李建东教授学科门类工学学科、专业通信与信息系统提交论文日期二○一四年四月作者简介刘海英,广西玉林人。2005年7月毕业于西安电子科技大学

2、,获通信工程专业学士学位。2008年7月毕业于中国科学院西安光学精密机械研究所,获通信与信息系统专业硕士学位。2008年9月起在西安电子科技大学攻读通信与信息系统专业博士学位。导师:吴成柯教授、李建东教授。主要研究方向:图像压缩与处理、压缩感知理论及应用。代表性成果及经历:以第一作者在《电子与信息学报》、《西安电子科技大学学报》等学术刊物及国际会议上发表学术论文6篇;参与国家自然科学基金等多项科研项目。HaiyingLiuwasborninYulin,GuangxiProvince,China,in1982.

3、ShereceivedtheB.S.degreeofTelecommunicationEngineeringfromXidianUniversityinJuly2005,andreceivedtheM.S.degreeofCommunicationandInformationSystemfromXi’anInstituteofOpticsandPrecisionMechanicsofCASinJuly2008.ShehasbeenpursuingthePh.DdegreeofInformationandCom

4、municationEngineeringatXidianUniversitysinceSeptember2008,andthedoctoralsupervisorsareProfessorChengkeWuandProfessorJiandongLi.Hermainresearchinterestsincludeimagecompression,imageprocessing,compressivesensinganditsapplication.Shehaspublished6papersinJourna

5、lofElectronics&InformationTechnology,JournalofXidianUniversityandsomeinternationalconferencesasthefirstauthor.ShehasparticipatedinseveralresearchprojectssuchasNationalScienceFoundationofChina.西安电子科技大学学位论文独创性(或创新性)声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德,本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研

6、究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果;也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切的法律责任。本人签名:日期:西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。

7、学校有权保留送交论文的复印件,允许查阅和借阅论文;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证,毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。(保密的论文在解密后遵守此规定)本学位论文属于保密,在年解密后适用本授权书。本人签名:导师签名:日期:日期:摘要光谱图像由于可以同时提供被观测目标的空间信息和光谱信息,研究人员可定性定量地对被观测目标进行物理分析和识别,从而在对地观测等领域得到广泛应用。随着人们对信息量需求的急剧增加,光谱图像的分辨

8、率也变得越来越高。然而,分辨率的提高不仅会造成系统的成本和实现难度非线性增加,高分辨率带来的海量数据也给后续的处理、存储和传输造成巨大的压力。这对于光谱图像的进一步发展和推广应用提出了挑战。压缩感知理论(CompressiveSensing,CS)是一种新颖的采样理论,具有在信号采样率非常低的情况下精确重构信号的特点,降低了对传感器的要求,有效避免了盲目追求高分辨率的探测器带来的高成本问题。而CS重

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