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摘要:
提出一种用于高光谱图像降维和分类的分块低秩张量分析方法.该算法以提高分类精度为目标,对图像张量分块进行降维和分类.将高光谱图像分成若干子张量,不仅保存了高光谱图像的三维数据结构,利用了空间与光谱维度的关联性,还充分挖掘了图像局部的空间相关性.与现有的张量分析法相比,这种分块处理方法克服了图像的整体空间相关性较弱以及子空间维度的设定对降维效果的负面影响.只要子空间维度小于子张量维度,所提议的分块算法就能取得较好的降维效果,其分类精度远远高于不分块的算法,从而无需借助原本就不可靠的子空间维度估计法.仿真和真实数据的实验结果表明,所提议分块低秩张量分析算法明显地表现出较好的降维效果,具有较高的分类精度.
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MCHOOI
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于低秩张量分析的高光谱图像降维与分类
来源期刊 红外与毫米波学报 学科 工学
关键词 高光谱图像 低秩张量分析 子张量 空间相关性 子空间维度 降维 分类
年,卷(期) 2013,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 569-575
页数 7页 分类号 TP751
字数 5975字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1010.2013.00569
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王斌 复旦大学电子工程系 155 1172 18.0 27.0
5 张立明 复旦大学电子工程系 104 1550 23.0 34.0
6 陈昭 复旦大学电子工程系 6 20 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
高光谱图像
低秩张量分析
子张量
空间相关性
子空间维度
降维
分类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
红外与毫米波学报
双月刊
1001-9014
31-1577/TN
大16开
上海市玉田路500号
4-335
1982
chi
出版文献量(篇)
2620
总下载数(次)
3
总被引数(次)
28003
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
高等学校博士学科点专项科研基金
英文译名:
官方网址:http://std.nankai.edu.cn/kyjh-bsd/1.htm
项目类型:面上课题
学科类型:
论文1v1指导