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摘要:
本文提出了一种基于多字典稀疏表示的亚像元映射算法,利用已知的同类型高空间分辨率地物分布图像,构建能够更好反映不同类别地物空间分布模式的多个字典,将待分类亚像元用每一类字典稀疏表示,并依据重构误差最小化原则以及光谱失真程度约束条件来划分亚像元的地物类别.模拟与真实数据上的实验结果表明,本文算法能有效应对地物空间分布模式的多样性,具有更高的亚像元映射精度和更好的算法鲁棒性.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于多字典稀疏表示的遥感图像亚像元映射
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 亚像元映射 像元分解 空间连续性 多字典学习 稀疏表示
年,卷(期) 2015,(6) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 1041-1049
页数 9页 分类号 TN91
字数 6804字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.06.001
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 孙卫东 清华大学电子工程系 52 471 10.0 20.0
2 黄慧娟 清华大学电子工程系 6 42 3.0 6.0
3 禹晶 清华大学电子工程系 13 537 8.0 13.0
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研究主题发展历程
节点文献
亚像元映射
像元分解
空间连续性
多字典学习
稀疏表示
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
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
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
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