基于近似消息传递的压缩高光谱成像
信息论
2016-04-20 v3 math.IT
摘要
我们考虑一个压缩高光谱成像重建问题，其中场景的三维空间-光谱信息由编码孔径快照光谱成像仪 (CASSI) 感知。CASSI 成像过程可以建模为抑制三维编码和移位的体素并将其投影到二维平面上，从而大大减少采集的测量数量。另一方面，由于测量是高度压缩的，重建过程变得具有挑战性。我们之前提出了一种基于近似消息传递 (AMP) 框架的压缩成像重建算法，应用于二维图像。AMP 是一种迭代算法，通过在每次迭代中执行去噪来用于信号和图像重建。我们采用自适应 Wiener 滤波器作为图像去噪器，并将我们的算法称为 "AMP-Wiener"。在本文中，我们将 AMP-Wiener 扩展到三维高光谱图像重建，并称之为 "AMP-3D-Wiener"。将 AMP 框架应用于 CASSI 系统具有挑战性，因为建模 CASSI 系统的矩阵高度稀疏，这样的矩阵不适合 AMP，并使 AMP 难以收敛。因此，我们修改了自适应 Wiener 滤波器，并采用了一种称为阻尼的技术来解决 AMP 的发散问题。我们的方法是自然的，数值实验表明，在相似的运行时间下，AMP-3D-Wiener 优于现有的广泛使用的算法，如稀疏重建的梯度投影 (GPSR) 和两步迭代收缩/阈值法 (TwIST)。此外，与 GPSR 和 TwIST 相比，AMP-3D-Wiener 无需调整任何参数，这简化了重建过程。
引用
@article{arxiv.1507.01248,
title = {Compressive Hyperspectral Imaging via Approximate Message Passing},
author = {Jin Tan and Yanting Ma and Hoover Rueda and Dror Baron and Gonzalo Arce},
journal= {arXiv preprint arXiv:1507.01248},
year = {2016}
}
备注
13 pages, to appear in Journal of Selected Topics in Signal Processing