【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理和遥感信息智能处理领域，具体而言涉及一种结合分数阶Fourier变换的稀疏光学采样方法。
技术介绍
在数字信号处理领域，信号的采样问题始终是基础且重要的研究内容。传统遥感器在信号获取过程中必须满足香农(Shannon)采样定理，即采样频率不得低于信号最高频率的2倍。随着遥感图像高空间分辨率、高时间分辨率、高谱段分辨率的发展趋势，根据香农采样定理设计的遥感器将导致海量采样数据，其存储、传输及数据处理的矛盾日益突出。为了解决这一矛盾，压缩感知理论应运而生，其基本思想是一种基于稀疏表示的信号压缩和重构技术，也可以称作压缩采样或稀疏采样。压缩感知引起了信号采样及相应重构方式的本质性变化，即：将压缩与采样合并进行，先采集信号的非自适应线性降维投影(测量值)，再用重构算法由测量值重构出原始信号。Candes、Tao和Romberg发表了大量论文构建了理论框架，S.Mallat、D.Donoho等人对信号和图像稀疏表示方法的深入研究，为压缩感知提供了可...
【技术保护点】
一种结合分数阶Fourier变换的稀疏光学采样方法，其特征在于，该方法包括：利用分数阶Fourier变换的多阶次性，对原始图像信号进行分数阶Fourier变换；然后通过分数阶Fourier逆变换，恢复原始信号。
【技术特征摘要】
1.一种结合分数阶Fourier变换的稀疏光学采样方法，其特征在于，该方法包括：利用
分数阶Fourier变换的多阶次性，对原始图像信号进行分数阶Fourier变换；然后通过分数阶
Fourier逆变换，恢复原始信号。
2.根据权利要求1所述的结合分数阶Fourier变换的稀疏光学采样方法，其特征在于，
根据分数阶Fourier变换将图像信号的时频分布在旋转后的频率轴u上投影，选择合适的旋转
角度使图像信号实现能量聚集。
3.根据权利要求2所述的结合分数阶Fourier变换的稀疏光学采样方法，其特征在于，
通过组合自由空间和透镜来实现分数阶Fourier变换。
4.根据权利要求1、...
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