【摘 要】
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压缩感知(Compressive Sensing,简称CS),是一个介于数学和信息科学的新方向。根据压缩感知在图像重构方面的应用,本文发掘了压缩感知在目标检测,SAR图像目标分类,高光谱图像
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压缩感知(Compressive Sensing,简称CS),是一个介于数学和信息科学的新方向。根据压缩感知在图像重构方面的应用,本文发掘了压缩感知在目标检测,SAR图像目标分类,高光谱图像分类方面的应用包含以下具体内容：(1)提出一种针对自然图像的随机观测向量的目标检测方法。通过混合因子分析(Mixture of Factor Analyzers, MFA)学习出目标的概率密度函数,将目标的概率密度函数作为目标的先验知识加入到重构过程,这样目标相对于背景被重构的更加清晰从而被突出,达到在重构图像的同时定位目标的目的。(2)利用MSTAR (Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition)数据库中每一类目标形成非线性,光滑流形以及随机投影以高概率保持流形结构这一事实提出一种新的针对MSTAR数据库的SAR图像目标分类方法。(3)根据高光谱图像数据的特性：数据维数高并且波段间具有相关性,提出对高光谱图像的光谱维进行随机观测达到降维的目的,然后对该随机观测向量有监督分类。
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