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基于空间约束加权条件稀疏表示高光谱图像分类
被引量：
2
1
作者
陈善学
屈龙瑶
胡灿
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2016年第2期442-449,共8页
为了充分利用稀疏表示分类信息和高光谱图像的空间信息,提出结合马尔可夫随机场的加权条件稀疏表示高光谱图像分类算法。该算法对稀疏表示分解后的残差向量建立条件稀疏表示模型,在计算残差向量的类别归属时引入频段方差信息;利用光谱...
为了充分利用稀疏表示分类信息和高光谱图像的空间信息,提出结合马尔可夫随机场的加权条件稀疏表示高光谱图像分类算法。该算法对稀疏表示分解后的残差向量建立条件稀疏表示模型,在计算残差向量的类别归属时引入频段方差信息;利用光谱信息散度从信息熵的角度挖掘重构光谱中的类别鉴定信息;在期望最大化算法模型中,将条件稀疏模型与光谱信息散度模型相结合,使算法具备迭代自更新的能力;将马尔可夫随机场引入加权条件稀疏表示算法,在算法时间复杂度不变的情况下,对高光谱图像的空间信息予以提取。仿真结果表明,该算法能够有效地提高分类精度,且在不同试验数据下具备良好的稳定性。
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关键词
图像处理
高光谱图像分类
加权条件稀疏表示
马尔可夫随机场
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职称材料
题名
基于空间约束加权条件稀疏表示高光谱图像分类
被引量：
2
1
作者
陈善学
屈龙瑶
胡灿
机构
重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2016年第2期442-449,共8页
基金
国家自然科学基金(61102062
671116)
重庆市教委科学技术研究项目(KJ1400416)资助课题
文摘
为了充分利用稀疏表示分类信息和高光谱图像的空间信息,提出结合马尔可夫随机场的加权条件稀疏表示高光谱图像分类算法。该算法对稀疏表示分解后的残差向量建立条件稀疏表示模型,在计算残差向量的类别归属时引入频段方差信息;利用光谱信息散度从信息熵的角度挖掘重构光谱中的类别鉴定信息;在期望最大化算法模型中,将条件稀疏模型与光谱信息散度模型相结合,使算法具备迭代自更新的能力;将马尔可夫随机场引入加权条件稀疏表示算法,在算法时间复杂度不变的情况下,对高光谱图像的空间信息予以提取。仿真结果表明,该算法能够有效地提高分类精度,且在不同试验数据下具备良好的稳定性。
关键词
图像处理
高光谱图像分类
加权条件稀疏表示
马尔可夫随机场
Keywords
image processing hyperspectral image classification
weighted conditional sparse representation Markov random field （MRF）
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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1
基于空间约束加权条件稀疏表示高光谱图像分类
陈善学
屈龙瑶
胡灿
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2016
2
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