基于张量结构稀疏模型的高光谱成像信息处理

项目名称： 基于张量结构稀疏模型的高光谱成像信息处理

项目编号： No.61171151

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 钱沄涛

作者单位： 浙江大学

项目金额： 60万元

中文摘要： 高光谱成像是探测与成像技术的一场深刻革命，同时也带来了信号与信息处理方法的变革，光谱分析和图像分析如何有机结合，以充分利用高光谱成像提供的丰富数据信息，是我们面临的巨大挑战。高光谱成像信息的外在数据表达是三阶张量形式，而内在的光谱、纹理、几何和光照特性之间存在复杂结构关系和信息冗余。张量代数和稀疏表达是信息处理和机器学习领域的新兴理论，和高光谱成像信息的数据处理形式和生成机制具有一致性。本项目在探讨张量结构和稀疏表达的内在关系、融合模型、及优化算法基础上，研究高光谱成像数据的张量结构稀疏表达机理，基于张量结构稀疏模型的张量稀疏分解/变换、张量结构特征提取/选择、张量结构稀疏回归和分类等方法，以及在高光谱成像数据的去噪、压缩、解混、匹配、识别和检测等关键问题上的应用。形成比较系统的张量结构稀疏理论，为高光谱成像数据处理提供新的处理和分析工具，并为其它物理系统的信息处理提供借鉴和参照。

中文关键词： 多重线性代数；稀疏表达；高光谱成像；；

英文摘要：

英文关键词： Multilinear algebra；Sparse representation；Hyperspectral imaging；；