高光谱遥感影像稀疏表示与字典学习分类研究

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稀疏表示作为一种新型数据挖掘技术,能够有效地挖掘影像中各种类型的稀疏特性,已被广泛应用于高光谱遥感影像分类。但是,基于单一特征的稀疏表示模型不能有效地挖掘影像中蕴含的丰富的稀疏特性,且每种单一特征关联的不同非线性结构特征同样蕴含丰富的稀疏特性,充分地挖掘不同特征的稀疏模式和不同非线性结构特征的稀疏模式有助于增强地物的可分离性。此外,通过标注像元直接构建的字典集,在稀疏表示过程中通常呈现出不完备性,如何利用影像中丰富的上下文语义信息学习完备的字典对稀疏分类性能的影响至关重要。鉴于此,本文结合高光谱遥感影像自
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