基于双重L2稀疏编码的高光谱图像分类

摘要：

目的 为了有效提高高光谱图像分类的精度,提出了双重L2稀疏编码的高光谱图像分类方法.方法 首先对高光谱图像进行预处理,充分结合图像的空间信息和光谱信息,利用像元的空间连续性,用L2稀疏编码重建图像中每个像元.针对重建的图像数据,依据L2稀疏编码的最小误差和编码系数实现分类.结果 在公开的数据库AVIRIS高光谱图像上进行验证,分类精度为99.44％,与支持向量机(SVM)、K最近邻(KNN)和L1稀疏编码方法比较,有效地提高了分类的准确性.结论 实验结果表明,提出的方法应用于高光谱图像分类具有较好的分类效果.

关键词：稀疏编码、L2稀疏规则、高光谱图像、图像重建、图像分类

所属期刊栏目：21

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁省自然科学基金项目2015020101;辽宁省教育厅基金项目LJQ2014018,L2014066Natural Science Foundation of Liaoning Province,China2015020101

在线出版日期：2017-01-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1707-1715