题目：压缩感知理论在高光谱图像波段维的应用研究

高光谱遥感图像以其“图谱合一”的优越性，精细刻画地物光谱，为精确目标探测、识别和地物分类提供新的数据手段，具有重要的理论研究价值和广阔的应用前景，因此也推动了成像光谱技术的研究与发展。成像光谱仪能够获得连续的窄波段地物光谱，但所获取的数据波段通道多、冗余量大，对仪器本身造成信息存储与传输的巨大压力。针对存在的问题，本文引入压缩感知理论，集理论分析、方案验证、应用拓展于一体，对高光谱图像波段维进行深入研究。
首先，分析光谱特性。本文从统计特性角度出发，验证光谱信号的相关性和稀疏性，进而说明光谱具有可压缩性，并分类研究不同地物的光谱特性，建立各类地物光谱响应曲线的近似数学模型，分析和归纳不同地物光谱辐射的特点。
其次，设计基于压缩感知理论的波段稀疏采样与重构方案。针对光谱信号的相关性和稀疏性，引入压缩感知理论，选择合适的观测模型和稀疏基，建立波段重构稀疏字典，完成方案设计，并由少量观测数据高精度地恢复原始波段，验证了波段稀疏采样与重构方案的可行性与可靠性。
再次，提出基于压缩感知理论的光谱超分辨融合策略。引入压缩感知观测模型，在波段稀疏采样与重构的基础上进一步对光谱进行超分辨融合，丰富了地物光谱信息，提升了光谱分辨能力，实现了光谱的超分辨率重构。
最后，提出基于波段重构的高光谱图像融合策略。从提升图像质量的角度出发，结合压缩感知波段稀疏采样与重构方法，建立由波段采样、图像融合、波段重构形成的高光谱图像融合体系，融合结果提升了图像质量，降低光谱畸变，增强光谱保持性。