应用特征感知与协同表示的高光谱图像分类方法

• 作者: 陈浪 闫德勤 刘德山 曹意唱
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 协同表示 高光谱图像 分类 特征感知 正则化
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 171-176
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.211427

摘要

为解决高光谱图像中存在噪声、空间结构复杂和光谱信息复杂等问题,提高分类算法的噪音处理与空间识别能力,提出应用特征感知与协同表示的高光谱图像分类方法.首先运用自适应加权方式对图像进行重建;然后通过计算空间偏置矩阵,对空间特征进行感知,通过计算光谱偏置矩阵对光谱特征进行感知;最后根据误差最小原则确定测试样本的类别信息.在标准数据集Pavia University和Salinas上的实验结果表明,该方法总体准确率达到98.96％和99.63％.与先进的分类算法相比,该算法在平滑噪声、感知特征和空间识别等方面效果更佳,具有较好的分类性能.