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摘要:
为了实现精确的高光谱图像分类,结合稀疏表示及光谱信息提出基于联合结构化稀疏表示的高光谱分类算法,该算法能够同时利用像元的空间语义信息和字典集内部样本结构性。建立了联合结构化稀疏表示模型,并利用交替方向迭代算法设计求解方案。在此基础上,设计了基于联合结构化稀疏表示的高光谱分类框架,其中利用类特定残留来判定被测试像元的类别。实验结果表明所提算法相比其他经典或前沿算法具有更高的分类精度。
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文献信息
篇名 基于联合结构化稀疏表示的高光谱图像分类
来源期刊 华中科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 图像处理 高光谱图像 稀疏表示 联合稀疏表示 结构化稀疏表示
年,卷(期) 2015,(z1) 所属期刊栏目 机器视觉、图像处理与模式识别技术
研究方向 页码范围 187-191
页数 5页 分类号 TP391.4|TP751
字数 语种 中文
DOI 10.13245/j.hust.15S1045
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 龚涛 大连民族大学机电工程学院 11 117 2.0 10.0
2 张汝波 大连民族大学机电工程学院 39 70 5.0 6.0
3 杨大伟 大连民族大学机电工程学院 24 18 3.0 3.0
4 薄纯娟 大连民族大学机电工程学院 11 39 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像处理
高光谱图像
稀疏表示
联合稀疏表示
结构化稀疏表示
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
华中科技大学学报(自然科学版)
月刊
1671-4512
42-1658/N
大16开
武汉市珞喻路1037号
38-9
1973
chi
出版文献量(篇)
9146
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26
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