基于结构化稀疏的大场景高分辨SAR图像压缩感知

项目名称： 基于结构化稀疏的大场景高分辨SAR图像压缩感知

项目编号： No.61373113

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 侯兴松

作者单位： 西安交通大学

项目金额： 77万元

中文摘要： 本项目针对大场景高分辨SAR图像所具有的复杂结构化稀疏特征，结合压缩感知随机测量的"民主性"特点，研究基于结构化稀疏模型的大场景高分辨SAR压缩感知，并在此基础上设计有效的鲁棒编解码算法，以期解决大场景高分辨SAR图像的海量数据传输需求与有限可用带宽之间的矛盾。首先采用方向提升小波变换对大场景高分辨SAR图像进行稀疏表示，利用上下文和层次树相结合的方法构建结构化稀疏模型，捕捉稀疏系数间的各种复杂结构相关性；然后从结构化稀疏的角度出发，研究大场景高分辨SAR图像这类富含复杂结构化稀疏特征数据的压缩感知的规律，设计基于结构化稀疏模型的压缩感知重建算法；最后针对当前可用SAR图像传输信道的特点，设计压缩比大、编码简单、抗误码强的编解码算法。 本申请项目将从压缩感知的角度为复杂数据大压缩比鲁棒编解码算法奠定理论基础，还可为类似复杂数据的压缩感知研究及其应用提供重要理论参考。

中文关键词： 合成孔径雷达；压缩感知；鲁棒传输；编码；图像重建

英文摘要： Combined the complex structured sparse characteristics of large-scale and high-resolution SAR images and the democracy property of random measurement of compressive sensing, this project does research on the structured sparse based compressive sensing and

英文关键词： SAR；compressive sensing；robust transmission；coding；image reconstruction