基于字典优化的联合稀疏表示高光谱图像分类

陈善学; 王欣欣

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针对训练样本量少导致高光谱图像分类精度低的问题,本文提出了一种基于字典优化的联合稀疏表示高光谱图像分类方法.首先,采取基于层次聚类的波段选择方法降低高光谱图像数据维度;其次,结合空间信息将高光谱数据划分为多个子集,利用已知标签信息的训练样本标记各个子集中可能成为训练样本的像元,组成训练样本备选集,根据光谱相似度准则筛选备选集得到优化字典;最后,将优化字典用于联合稀疏表示对高光谱图像进行分类.通过Indian Pines数据集和Pavia University数据集仿真实验表明,本文提出的分类算法能够有效提高高光谱图像分类精度.

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来源
《信号处理》 |2021年第4期|545-555|共11页
作者
陈善学; 王欣欣;
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作者单位

重庆邮电大学通信与信息工程学院移动通信教育部工程研究中心移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065;

重庆邮电大学通信与信息工程学院移动通信教育部工程研究中心移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像处理方法;
关键词
高光谱图像; 联合稀疏表示; 字典; 波段选择;

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