本文關(guān)鍵詞：光譜與空間維雙重稀疏表達(dá)的高光譜影像分類

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【摘要】：高光譜遙感影像的稀疏分類是當(dāng)前遙感信息處理的研究熱點(diǎn)。本文提出一種光譜與空間雙重稀疏表達(dá)的高光譜遙感影像分類方法(WSSRC)。首先利用小波字典對(duì)光譜維進(jìn)行稀疏表示,將光譜維稀疏分類轉(zhuǎn)化到小波域稀疏分類;其次,考慮空間鄰域地物光譜的統(tǒng)一性和差異性,對(duì)鄰域內(nèi)像元分別進(jìn)行稀疏編碼,并對(duì)編碼進(jìn)行累加聚合;然后,利用聚合后的稀疏編碼構(gòu)造線性分類器對(duì)高光譜影像進(jìn)行分類;最后,通過2幅標(biāo)準(zhǔn)的高光譜影像數(shù)據(jù)驗(yàn)證了本文所提出的方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能有效地提高影像的分類精度。
【作者單位】： 福州大學(xué)空間數(shù)據(jù)挖掘與信息共享教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室福建省空間信息工程研究中心;
【關(guān)鍵詞】： 小波 雙重稀疏分類 稀疏編碼 高光譜影像
【基金】：福建省自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于結(jié)構(gòu)化稀疏表達(dá)模型的遙感影像時(shí)空融合方法研究”(2015J01163) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于稀疏轉(zhuǎn)換學(xué)習(xí)的遙感影像時(shí)空融合模型與方法研究”(41571330) 國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2013BAC08B01)
【分類號(hào)】：P237
【正文快照】： 1引言近年來,稀疏表示理論的發(fā)展為圖像處理領(lǐng)域帶來了一場(chǎng)革命性的變革。稀疏表示主要利用冗余的數(shù)據(jù)表達(dá)模型,把圖像信號(hào)表示為“過完備字典”中少數(shù)原子線性組合。由于稀疏表達(dá)符合人類視覺系統(tǒng)感知特性,并具有重建誤差小,自適應(yīng)性強(qiáng)和易于結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)等優(yōu)點(diǎn),成為迄今為止

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本文編號(hào)：879422