基于空间约束加权条件稀疏表示高光谱图像分类

发布时间：2017-08-18 19:23

  本文关键词：基于空间约束加权条件稀疏表示高光谱图像分类

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【摘要】：为了充分利用稀疏表示分类信息和高光谱图像的空间信息,提出结合马尔可夫随机场的加权条件稀疏表示高光谱图像分类算法。该算法对稀疏表示分解后的残差向量建立条件稀疏表示模型,在计算残差向量的类别归属时引入频段方差信息;利用光谱信息散度从信息熵的角度挖掘重构光谱中的类别鉴定信息;在期望最大化算法模型中,将条件稀疏模型与光谱信息散度模型相结合,使算法具备迭代自更新的能力;将马尔可夫随机场引入加权条件稀疏表示算法,在算法时间复杂度不变的情况下,对高光谱图像的空间信息予以提取。仿真结果表明,该算法能够有效地提高分类精度,且在不同试验数据下具备良好的稳定性。
【作者单位】： 重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室;
【关键词】： 图像处理 高光谱图像分类 加权条件稀疏表示 马尔可夫随机场
【基金】：国家自然科学基金(61102062,671116) 重庆市教委科学技术研究项目(KJ1400416)资助课题
【分类号】：TP751
【正文快照】： 0引言随着我国卫星技术的不断发展,高光谱图像被越来越多地运用到日常生活当中。高光谱图像可以准确反映地物的光谱信息和空间信息;图像的地物分类在军事、医疗、环境保护和灾害防护等领域具有十分重要的意义[1]。稀疏表示[2](sparse representation,SR)已被证明在高光谱图像

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本文编号：696351