双重L2,1稀疏表示高光谱降维算法

摘要：

针对传统降维算法处理后分类识别精度不高的问题,提出一种双重L2,1稀疏表示降维算法.将分组稀疏表示的思想引入高光谱降维算法中,利用基于L2,1范数约束的稀疏表示方法重构高光谱图像,获得特征强化的高光谱数据,对强化后的数据进行基于L2,1范数约束的稀疏表示,将稀疏系数矩阵作为高维数据的低维表示.在Indian Pines数据集上的分类结果表明,总体分类精度能够达到94.33％.该算法利用L2,1稀疏表示的结果组内稠密组间稀疏的特点,强化特征的同时提高了低维数据的分类识别效果.

关键词：分组稀疏、高光谱、L2、1范数、稀疏表示、稀疏重构

所属期刊栏目：44

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61801513

在线出版日期：2023-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1122-1128