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基于多尺度分割的高光谱图像稀疏表示与分类
被引量：
19
1
作者
唐中奇
付光远
+1 位作者
陈进
张利
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第9期2708-2714,共7页
针对高光谱特征的稀疏表示,提出了一种基于多尺度分割的空间加权算法用于高光谱图像分类。该算法采用更合理的邻域定义挖掘空间先验信息,优化类边缘像元的稀疏表示。首先,通过多尺度分割提供邻域空间约束;结合拉普拉斯尺度混合(LSM)先验...
针对高光谱特征的稀疏表示,提出了一种基于多尺度分割的空间加权算法用于高光谱图像分类。该算法采用更合理的邻域定义挖掘空间先验信息,优化类边缘像元的稀疏表示。首先,通过多尺度分割提供邻域空间约束;结合拉普拉斯尺度混合(LSM)先验,分别对每个邻域组内像元进行空间加权的稀疏表示。然后,采用概率支持向量机(SVM)分类,同时提供像元的分类标签及其置信度。最后,以此置信度为权重,对多尺度分类图进行加权融合,生成最终的分类图。实验显示,本文算法能够增强光谱特征表示的稀疏性和鲁棒性,提高总体分类精度;在小样本训练下,单类的分类精度可提升30%左右,表明该算法在高光谱应用中具有较强的实用性。
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关键词
高
光谱
图像分类
光谱
稀疏
表示
空间先验融合
多尺度策略
下载PDF
职称材料
题名
基于多尺度分割的高光谱图像稀疏表示与分类
被引量：
19
1
作者
唐中奇
付光远
陈进
张利
机构
第二炮兵工程大学信息工程系
清华大学电子工程系
北京市遥感信息研究所
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第9期2708-2714,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61132007
No.61202332)
中国博士后科学基金资助项目(No.2012M521905)
文摘
针对高光谱特征的稀疏表示,提出了一种基于多尺度分割的空间加权算法用于高光谱图像分类。该算法采用更合理的邻域定义挖掘空间先验信息,优化类边缘像元的稀疏表示。首先,通过多尺度分割提供邻域空间约束;结合拉普拉斯尺度混合(LSM)先验,分别对每个邻域组内像元进行空间加权的稀疏表示。然后,采用概率支持向量机(SVM)分类,同时提供像元的分类标签及其置信度。最后,以此置信度为权重,对多尺度分类图进行加权融合,生成最终的分类图。实验显示,本文算法能够增强光谱特征表示的稀疏性和鲁棒性,提高总体分类精度;在小样本训练下,单类的分类精度可提升30%左右,表明该算法在高光谱应用中具有较强的实用性。
关键词
高
光谱
图像分类
光谱
稀疏
表示
空间先验融合
多尺度策略
Keywords
hyperspectral image classification
spectral sparse representation
spatial prior fusion
multiscale scheme
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度分割的高光谱图像稀疏表示与分类
唐中奇
付光远
陈进
张利
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
19
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职称材料
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参考文献
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