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本发明公开了一种截断式张量贝叶斯多光谱图像压缩感知重构方法,用于提高多光谱图像压缩感知重构精度和速度。本发明建立了原数据的张量稀疏先验概率模型和采样噪声的先验概率模型,将高维压缩感知重构为题转化为最大后验估计问题。对此,本发明采用迭代法依次更新估计值和概率模型超参数,在每次迭代完成后,对稀疏先验模型超参数进行由大到小的排序,当排序结果相对于前一次迭代后没有变化,则停止迭代,并基于张量最小二乘原理得到最终重构结果。与传统高维贝叶斯重构相比,本发明方法在不影响重构精度的前提下,明显降低了迭代所需次数
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112529826 A (43)申请公布日 2021.03.19 (21)申请号 202011454059.X (22)申请日 2020.12.10 (71)申请人 南京航空航天大学 地址
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