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低秩稀疏和改进SAM的高光谱图像误标签检测
被引量：
4
1
作者
刘煊
渠慎明
《激光技术》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期808-816,共9页
为了解决基于监督学习的高光谱图像分类算法训练样本中存在的噪声标签会降低后续的分类精度的问题,采用了一种基于低秩稀疏表示和改进光谱角制图(SAM)的高光谱图像误标签检测算法。首先对高光谱图像中信号子空间进行预测,根据预测到的...
为了解决基于监督学习的高光谱图像分类算法训练样本中存在的噪声标签会降低后续的分类精度的问题,采用了一种基于低秩稀疏表示和改进光谱角制图(SAM)的高光谱图像误标签检测算法。首先对高光谱图像中信号子空间进行预测,根据预测到的子空间对原始高光谱图像重构并去噪;然后通过基于归一化的光谱角制图算法来获取每一类样本间的距离信息,得到每类样本间的光谱相似度,并利用密度峰值聚类算法得到每个训练样本的局部密度;最后采用基于局部密度的决策函数对噪声标签进行检测,使用支持向量机在两个真实数据集上验证。结果表明,该算法比先进的层次结构的高光谱图像误标签检测算法提高了1.91%的总体精度。这一结果对高光谱图像分类是有帮助的。
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关键词
图像处理
低秩稀疏表示
归一化光谱角制图
密度峰值聚类算法
噪声标签检测
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职称材料
题名
低秩稀疏和改进SAM的高光谱图像误标签检测
被引量：
4
1
作者
刘煊
渠慎明
机构
河南大学软件学院
河南大学智能网络系统研究所
出处
《激光技术》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期808-816,共9页
基金
河南省科技发展计划资助项目(212102210538)
河南大学研究生教育创新与质量提升计划资助项目(SYL20040121)。
文摘
为了解决基于监督学习的高光谱图像分类算法训练样本中存在的噪声标签会降低后续的分类精度的问题,采用了一种基于低秩稀疏表示和改进光谱角制图(SAM)的高光谱图像误标签检测算法。首先对高光谱图像中信号子空间进行预测,根据预测到的子空间对原始高光谱图像重构并去噪;然后通过基于归一化的光谱角制图算法来获取每一类样本间的距离信息,得到每类样本间的光谱相似度,并利用密度峰值聚类算法得到每个训练样本的局部密度;最后采用基于局部密度的决策函数对噪声标签进行检测,使用支持向量机在两个真实数据集上验证。结果表明,该算法比先进的层次结构的高光谱图像误标签检测算法提高了1.91%的总体精度。这一结果对高光谱图像分类是有帮助的。
关键词
图像处理
低秩稀疏表示
归一化光谱角制图
密度峰值聚类算法
噪声标签检测
Keywords
image processing
low rank sparse representation
normalized spectral angle mapping
density peak clustering algorithm
noise label detection
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
低秩稀疏和改进SAM的高光谱图像误标签检测
刘煊
渠慎明
《激光技术》
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
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