基于独立空谱残差融合的联合稀疏表示高光谱图像分类

• 作者: 保文星 卢佳
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱图像 联合稀疏表示 全局空间信息 光谱信息 残差融合
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 246-252
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6495字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0049037

摘要

针对高光谱图像分类中存在的空间信息与光谱信息融合问题,提出一种基于独立空谱残差融合的联合稀疏表示高光谱图像分类算法.使用类独立的光谱角初分类图像,获得像元初始标记后按特定条件进行筛选再构造像元邻域空间.提取图像的全局空间信息,并将其引入到空谱联合稀疏表示模型中,使用单独的光谱信息字典与空间信息字典分别进行图像光谱与空间的联合稀疏表示残差计算.在此基础上,使用残差融合算法确定图像类别.实验结果表明,相对SVM、KNN等算法,该算法能够提升高光谱图像的分类精度,且分类结果更稳定.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	保文星	北方民族大学计算机科学与工程学院	13	45	4.0	6.0
2	卢佳	北方民族大学计算机科学与工程学院	1	2	1.0	1.0