【摘 要】
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伴随计算机网络及传感器技术的发展,遥感数据呈现出多样化、大规模化的特点。数据的激增造成大量冗余,如何有效地从上述价值密度低且结构复杂的数据中获取其内在的知识成为传统图像处理工具需要面临的新挑战,遥感图像处理任务亟需更具知识发现能力的处理算法。稀疏表示作为一种新型的数据挖掘技术,具有严谨的理论依据以及广泛的领域应用验证。自然图像处理领域的应用证明,相较于传统算法,稀疏表示类算法更善于发现隐藏在数据背
【机 构】
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中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所)
【出 处】
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中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所)
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伴随计算机网络及传感器技术的发展,遥感数据呈现出多样化、大规模化的特点。数据的激增造成大量冗余,如何有效地从上述价值密度低且结构复杂的数据中获取其内在的知识成为传统图像处理工具需要面临的新挑战,遥感图像处理任务亟需更具知识发现能力的处理算法。稀疏表示作为一种新型的数据挖掘技术,具有严谨的理论依据以及广泛的领域应用验证。自然图像处理领域的应用证明,相较于传统算法,稀疏表示类算法更善于发现隐藏在数据背后的知识,具有优秀的特征发现和保持能力,同时对于图像中的噪声具有鲁棒性,受噪声干扰小。遥感图像作为自然图
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