动态测量的高光谱图像压缩感知

针对高光谱图像相邻波段之间具有强光谱相关性的特点,为了提高高光谱图像压缩感知的重构效果,本文提出一种利用边缘信息设计动态测量率的压缩感知算法。首先,通过随机投影的分块压缩感知方法对每个图像块以固定测量率采样,重构出单波段图像作为其他波段的先验信息,并对其提取出图像边缘区域;然后,根据每个图像块边缘信息的丰富程度来自适应分配测量值。在固定总测量数的前提下,对不同图像块分配不同的测量次数。最后,利用分配好的测量次数对其余波段进行采集和重构。仿真结果表明,在相同总测量数情况下,本文提出的动态测量算法重构出的高光谱图像质量(PSNR)与传统固定测量压缩感知策略相比提高了1~4 dB,相比较下的重构时间也减少,在成功重构高光谱图像的基础上更增强了细节处的图像质量。

动态法测金属热导率实验的优化及误差分析

基于离散傅里叶变换以及延迟定理,本文对动态法测导体热导率实验提出了新的数据处理方法,分析了这一方法的稳定性.对该实验的几个误差原因进行了讨论,包括样品的非半无限长的影响,加工误差的影响等.误差分析表明只要能减低仪器加工误差,本方法可以达到将误差降到5%以下.并根据讨论结果给出仪器设计的改进建议.