CN119515670A 一种基于双重低秩正则化的快照压缩成像重建方法及系统 （江西师范大学）

一种基于双重低秩正则化的快照压缩成像谱图像数据进行二维化，保证了原始数据的质了全局光谱相关性和局部空间平滑性的先验信发明提高了快照压缩成像的重建准确性和真实2通过双重低秩正则化模型对三维高光谱图像数据进行二维化处理根据低秩组稀疏先验算法提取所述二维快照测量数据的先验信息验算法中包括群稀疏正则化项，所述先验信息包括全局光谱先验信息和局部空间先验信根据深度低秩分解算法提取所述二维快照测量数据的低维子空间分解算法用于分解所述二维快照测量数据，所述低维子空间因子包括空间因子和光谱因采集三维高光谱图像数据并输入双重低秩正则化模型，对三维高光谱图,根据低秩组稀疏先验算法提取二维快照测量数据的先验信息，,,,根据深度低秩分解算法提取二维快照测量数据的低维子空间因子，3所述空间网络根据无监督引导式深度解码网络捕获目标三维高光谱图像数据的空间所述光谱网络为U一Net结构的无监督一维卷积网络，用于捕获目,fo,(·)和fo,(·)分别表示空间网络和光谱网络，Z和E表示随机噪声。所述编码器解码器网络为UNet结构的二维所述深度解码网络由上采样细化单元和特征细化单所述上采样细化单元为注意力门结构，上采样细化单元注意力门结上采样层和递归一化层，上采样细化单元注意力门结构中注意力权重支路包括二维卷积所述特征细化单元为注意力门结构，特征细化单元注意力门结构中原卷积层和二维卷积层，特征细化单元注意力门结构中注意力权重支路包括二维卷积层、LeakyReLU激活函数层和Sigmo所述空间网络根据编码器一解码器网络获取引导图像的多尺度信息，根据ADMM算法对双重低秩正则化模型进行优化，以循环迭代获取,4二维化模块，用于通过双重低秩正则化模型对三维高光谱图像数据进行二维化处理，先验模块，用于根据低秩组稀疏先验算法提取所述二维快照测量低秩子空间分解模块，用于根据深度低秩分解算法提取所述重建模块，用于根据所述先验信息和所述低维子空间因子，获取行时实现如权利要求1_7任一项所述的基于双重低秩正则化的快照压缩成所述处理器用于执行所述存储器上所存放的计算机程序时，实现权利要求1_7任一项5[0003]现有技术中，获取完整的高光谱图像需要通过光谱仪对[0005]基于此，本发明提出的一种基于双重低秩正则化的快照压缩成像重建方法及系根据所述先验信息和所述低维子空间因子，获取重建的目标三维高光谱图像数6提取了全局光谱相关性和局部空间平滑性的先验信息，增强了重建结果的纹理细节特征，[0008]进一步的，所述通过双重低秩正则化模型对三维高光谱图像数据进行二维化处,,,,7所述空间网络根据无监督引导式深度解码网络捕获目标三维高光谱图像数据的,所述编码器解码器网络为UNet结构的二维所述深度解码网络由上采样细化单元和特征细化单多维卷积层和二维卷积层，特征细化单元注意力门结构中注意力权重支路包括二维卷积8,,先验模块，用于根据低秩组稀疏先验算法提取所述二维快照测量数据的先验信理器执行时实现如上述的基于双重低秩正则化的快照压缩成像[0017]图1为本发明第一实施例提出的基于双重低秩正则化的快照压缩成像重建方法的图2为本发明第二实施例提出的基于双重低秩正则化的快照压缩成像重建方法的9图3为本发明第三实施例提出的基于双重低秩正则化的快照压缩成像重建系统的图4为本发明第一实施例提出的基于双重低秩正则化的快照压缩成像重建方法的图5为本发明第一实施例提出的基于双重低秩正则化的快照压缩成像重建方法的图6为本发明第二实施例提出的基于双重低秩正则化的快照压缩成像重建方法的需要说明的，本实施例中采集三维高光谱图像数据并输入双重低秩正则化模型，,,,,所述深度低秩分解算法中子空间低秩分解网络的具体网络结构请参阅图5，可见通过空间网络和光谱网络映射得到空间因子和光所述空间网络根据无监督引导式深度解码网络捕获目标三维高光谱图像数据的,所述编码器解码器网络为UNet结构的二维所述深度解码网络由上采样细化单元和特征细化单多维卷积层和二维卷积层，特征细化单元注意力门结构中注意力权重支路包括二维卷积[0025]步骤S04：根据先验信息和低维子空间因子，获取重建的目标三维高光谱图像数,提取了全局光谱相关性和局部空间平滑性的先验信息，增强了重建结果的纹理细节特征，[0027]请参阅图2，所示为本发明第二实施例提出的基于双重低秩正则化的快照压缩成像重建方法的流程图，该种基于双重低秩正则化的快照压缩成像重建方法包括步骤S11至步骤S14：空间网络根据无监督引导式深度解码网络捕获目标三维高光谱图像数步骤S15：根据先验信息和低维子空间因子，获取重建的目标三维高光谱图像数根据上表1可见，本发明在各项评估指标和实验场景中均明显优于现有技术中的本发明相比于现有技术在不影响性能的情况下提供了更提取了全局光谱相关性和局部空间平滑性的先验信息，增强了重建结果的纹理细节特征，[0030]请参阅图3，所示为本发明第三实施例提出的基于双重低秩正则化的快照压缩成器执行时实现上述的基于双重低秩正则化的快照[0033]本领域技术人员可以理解，在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或的电连接部（电子装置便携式计算机盘盒（