基于正则子空间模型的高光谱数据分类研究

来源 :第二届全国成像光谱对地观测学术研讨会 | 被引量 : 0次 | 上传用户：hyt1217

【摘要】

：

随着压缩感知和稀疏表示理论的发展,基于稀疏表示(Sparse Representation-Based Classification,SRC)的分类算法被提出,并用于高光谱遥感图像.SRC算法的核心是假设高光谱像元可以由一些训练样本组成的结构化字典的线性组合稀疏表示,通过求解L1范数稀疏度约束的最优化重构模型,得到一个只有少数不为零的稀疏向量；根据由稀疏向量恢复的像元近似估计,以最小重构误差为判别

【作者】

：

李伟

【机构】

：

北京化工大学,信息科学与技术学院

【出处】

：

第二届全国成像光谱对地观测学术研讨会

【发表日期】

：

2013年11期

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