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公开(公告)号：CN103017738B
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201210547673.X
申请日：2012-12-18
Applicant: 程涛
IPC: G01C11/00
Abstract: 基于二维压缩感知的遥感影像高效采集和增量更新方法，属于遥感和压缩感知技术领域，提供了一种将传统影像采集方法和压缩感知采集方法融为一体的遥感影像高效采集和增量更新方法。本发明所述的方法：首先，以传统方法采集时相t1的遥感影像；然后，以压缩感知方法采集时相t1和时相t2的测量数据；再以时相t1和时相t2测量数据的差值，基于二维压缩感知模型，利用变化区域的时空连续性先验信息，高效重构二维稀疏信号；最后，以重构结果和时相t1的遥感影像实现时相t2的遥感影像增量更新。更新时相t2的遥感影像仅需2-3倍于变化区域的测量数据，这是传统遥感影像采集方法无法做到的。本发明为压缩感知理论在遥感领域的实际应用奠定了基础。
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公开(公告)号：CN103017738A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210547673.X
申请日：2012-12-18
Applicant: 程涛
IPC: G01C11/00
Abstract: 基于二维压缩感知的遥感影像高效采集和增量更新方法，属于遥感和压缩感知技术领域，提供了一种将传统影像采集方法和压缩感知采集方法融为一体的遥感影像高效采集和增量更新方法。本发明所述的方法：首先，以传统方法采集时相t1的遥感影像；然后，以压缩感知方法采集时相t1和时相t2的测量数据；再以时相t1和时相t2测量数据的差值，基于二维压缩感知模型，利用变化区域的时空连续性先验信息，高效重构二维稀疏信号；最后，以重构结果和时相t1的遥感影像实现时相t2的遥感影像增量更新。更新时相t2的遥感影像仅需2-3倍于变化区域的测量数据，这是传统遥感影像采集方法无法做到的。本发明为压缩感知理论在遥感领域的实际应用奠定了基础。
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公开(公告)号：CN102801428B
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201210285721.2
申请日：2012-08-13
Applicant: 程涛
Abstract: 一种0-1稀疏循环矩阵的近似优化和信号采集重构方法，属于压缩感知中测量矩阵设计和优化技术领域，提供了一种测量阶段采用0-1稀疏循环矩阵，重构阶段采用高斯矩阵的既易于硬件实现又能保证信号重构效果的事后优化方法。本发明所述的方法：通过i次迭代对第i-1次迭代运算出的测量矩阵行向量正交规范化、列向量单位化，并以各行列向量间相关系数绝对值的最大值、各行向量模的收敛稳定性和各行列服从高斯分布的行列数为判据完成0-1稀疏循环矩阵的优化。并通过求解过渡矩阵和近似矩阵完成对测量数据和测量矩阵的事后优化。本发明为压缩感知从理论研究走向实用化奠定了基础。
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公开(公告)号：CN102801428A
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201210285721.2
申请日：2012-08-13
Applicant: 程涛
Abstract: 一种0-1稀疏循环矩阵的近似优化和信号采集重构方法，属于压缩感知中测量矩阵设计和优化技术领域，提供了一种测量阶段采用0-1稀疏循环矩阵，重构阶段采用高斯矩阵的既易于硬件实现又能保证信号重构效果的事后优化方法。本发明所述的方法：通过i次迭代对第i-1次迭代运算出的测量矩阵行向量正交规范化、列向量单位化，并以各行列向量间相关系数绝对值的最大值、各行向量模的收敛稳定性和各行列服从高斯分布的行列数为判据完成0-1稀疏循环矩阵的优化。并通过求解过渡矩阵和近似矩阵完成对测量数据和测量矩阵的事后优化。本发明为压缩感知从理论研究走向实用化奠定了基础。
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