多光谱数据的压缩模式匹配
计算机视觉与模式识别
2015-06-19 v1
摘要
我们提出了一种新的约束最小化问题，用于在压缩感知背景下对多光谱图像进行模板和模式检测。我们采用了 Guo 和 Osher 提出的一种原创最小化问题，该问题利用 最小化技术在多光谱图像中执行模板检测。首先，我们将此最小化问题改编以适用于压缩感知数据。随后，我们将其扩展以执行模式检测，使用一种称为沿模式谱化（spectralization along a pattern）的形式化变换。该扩展引出了测量重建问题。我们引入了移位测量（shifted measurements），使我们能够以较小的开销重建所有测量值，并给出了简单模式的最优性约束。我们展示了数值结果，说明了原始最小化问题与压缩版本在不同测量率下的性能，并将其应用于遥感数据。
引用
@article{arxiv.1403.6958,
title = {Compressive Pattern Matching on Multispectral Data},
author = {S. Rousseau and D. Helbert and P. Carré and J. Blanc-Talon},
journal= {arXiv preprint arXiv:1403.6958},
year = {2015}
}
备注
Published in IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing