摘要：针对单幅图非均匀校正中小波变换不能分解红外图像中相当丰富的高频子带以及正则化正交匹配追踪（ROMP）重构算法需要已知红外图像的稀疏度等问题,提出了一种基于小波包变换结合稀疏度自适应压缩采样匹配追踪算法（Co Sa SAMP）实现对图像的重构,从而达到校正图像的目的。该方法利用小波包变换对原图像稀疏,将点样本矩阵作为测量矩阵,提取原红外图像的25%数据,利用改进的中值直方图算法校正提取的数据,然后利用Co Sa SAMP重构图像。研究结果表明：与基于小波变换压缩感知的非均匀校正相比,本算法在均方根误差、峰值信噪比方面都得到了进一步的改善,均方根误差降低了30%左右,列间均值更加接近理想校正图像效果,图像重构质量好。

关键词：压缩感知 小波包 稀疏度自适应 匹配追踪 非均匀校正 

单位：上海理工大学光电学院; 上海200093; 上海市现代光学系统重点实验室; 上海200093; 国家卫星气象中心; 北京100081