基于稀疏表示的遥感图像分类方法改进

• 作者: 刘亚洲 唐晓晴 陈骏龙
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏表示 局部二值模式 遥感图像 局部纹理 字典学习
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 254-258,265
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4277字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2016.03.046

摘要

传统稀疏表示分类算法由于没有给出全面的图像纹理信息,导致分类准确率不高.针对该问题,在稀疏表示分类模型中引入局部二值模式(LBP)特征,提出一种新的稀疏表示分类方法.该方法使用LBP对遥感图像进行特征提取,获得遥感图像的局部纹理特征,根据LBP直方图训练结构化字典,建立基于稀疏表示的遥感图像分类模型.实验结果表明,与支持向量机以及K最近邻方法相比,该方法能够有效提高分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈骏龙	南京理工大学计算机科学与工程学院	2	9	1.0	2.0
2	刘亚洲	南京理工大学计算机科学与工程学院	9	16	2.0	3.0
3	唐晓晴	南京理工大学计算机科学与工程学院	2	9	1.0	2.0