基于正则化的超表面计算成像算法

本发明公开了基于正则化的超表面计算成像算法，涉及超表面计算成像技术领域，包括以下步骤：构建含噪观测模型，建立观测信号与目标信号的线性关系；设计Tikhonov正则化目标函数，平衡信号重构精度与噪声抑制能力；本发明中，通过构建Tikhonov正则化目标函数并结合奇异值分解设计滤波因子，有效抑制欠定观测下的噪声干扰；利用SVD闭式解与广义交叉验证自动调参，将1024维稀疏信号重构时间从OMP算法的11.335秒大幅缩短至0.2296秒；通过GCV准则实现正则化参数的自适应优化，无需人工干预即可适应不同噪声环境，且基于压缩感知的低采样率特性显著降低硬件复杂度，适用于遥感频谱分析、工业稀疏成像等场景，兼具高精度、高速度、自适应性与工程普适性。