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基于独立空谱残差融合的联合稀疏表示高光谱图像分类
被引量：
4
1
作者
卢佳
保文星
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期246-252,共7页
针对高光谱图像分类中存在的空间信息与光谱信息融合问题,提出一种基于独立空谱残差融合的联合稀疏表示高光谱图像分类算法。使用类独立的光谱角初分类图像,获得像元初始标记后按特定条件进行筛选再构造像元邻域空间。提取图像的全局空...
针对高光谱图像分类中存在的空间信息与光谱信息融合问题,提出一种基于独立空谱残差融合的联合稀疏表示高光谱图像分类算法。使用类独立的光谱角初分类图像,获得像元初始标记后按特定条件进行筛选再构造像元邻域空间。提取图像的全局空间信息,并将其引入到空谱联合稀疏表示模型中,使用单独的光谱信息字典与空间信息字典分别进行图像光谱与空间的联合稀疏表示残差计算。在此基础上,使用残差融合算法确定图像类别。实验结果表明,相对SVM、KNN等算法,该算法能够提升高光谱图像的分类精度,且分类结果更稳定。
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关键词
高光谱图像
联合稀疏表示
全局空间信息
光谱
信息
残差融合
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职称材料
题名
基于独立空谱残差融合的联合稀疏表示高光谱图像分类
被引量：
4
1
作者
卢佳
保文星
机构
北方民族大学计算机科学与工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期246-252,共7页
基金
国家自然科学基金"基于遥感的宁夏工业固体废物环境监测研究"(61461003)
北方民族大学校级创新项目(YCX1756)
文摘
针对高光谱图像分类中存在的空间信息与光谱信息融合问题,提出一种基于独立空谱残差融合的联合稀疏表示高光谱图像分类算法。使用类独立的光谱角初分类图像,获得像元初始标记后按特定条件进行筛选再构造像元邻域空间。提取图像的全局空间信息,并将其引入到空谱联合稀疏表示模型中,使用单独的光谱信息字典与空间信息字典分别进行图像光谱与空间的联合稀疏表示残差计算。在此基础上,使用残差融合算法确定图像类别。实验结果表明,相对SVM、KNN等算法,该算法能够提升高光谱图像的分类精度,且分类结果更稳定。
关键词
高光谱图像
联合稀疏表示
全局空间信息
光谱
信息
残差融合
Keywords
hyperspectral image
joint sparse representation
global spatial information
spectral information
residual fusion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于独立空谱残差融合的联合稀疏表示高光谱图像分类
卢佳
保文星
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019
4
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