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基于空间局部约束稀疏表示的高光谱分类方法研究
【摘 要】
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高光谱影像分类是处理高光谱数据的一项重要任务.稀疏表示作为高光谱分类中的一个广泛使用的方法,可以有效避免因维度过高而产生的维度灾难现象,但在严重的谱变动性的干扰下,该方法的分类效果并不理想,并不能很好的解决同物异谱、异物同谱等问题.由于高光谱图像中相邻像元具有空间局部相似性的特点,本文针对高光谱图像分类中数据维度高、谱变动性大等问题,基于高光谱像素间的空间局部相似性,构造稀疏分解优化问题的新的正则
【出 处】
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哈尔滨师范大学
【发表日期】
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2021年08期
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