本文關(guān)鍵詞：基于稀疏表示的遙感圖像分類方法改進(jìn)

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【摘要】：傳統(tǒng)稀疏表示分類算法由于沒有給出全面的圖像紋理信息,導(dǎo)致分類準(zhǔn)確率不高。針對(duì)該問題,在稀疏表示分類模型中引入局部二值模式(LBP)特征,提出一種新的稀疏表示分類方法。該方法使用LBP對(duì)遙感圖像進(jìn)行特征提取,獲得遙感圖像的局部紋理特征,根據(jù)LBP直方圖訓(xùn)練結(jié)構(gòu)化字典,建立基于稀疏表示的遙感圖像分類模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與支持向量機(jī)以及K最近鄰方法相比,該方法能夠有效提高分類精度。
【作者單位】： 南京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP751
【正文快照】： 中文引用格式:唐曉晴,劉亞洲,陳駿龍.基于稀疏表示的遙感圖像分類方法改進(jìn)[J].計(jì)算機(jī)工程,2016,42(3):254-258,265.英文引用格式:Tang Xiaoqing,Liu Yazhou,Chen Junlong.Improvement of Remote Sensing Image Classification MethodBased on Sparse Representation[J].Comput

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