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基于空谱融合与协同表示的高光谱图像分类算法
文献摘要：
高光谱图像光谱带间相似度高且存在大量高维非线性样本,传统的基于表示的分类方法无法对同一波段下的不同样本做出有效区分且会造成维数灾难,最终影响分类性能.提出一种空谱融合与协同表示的高光谱分类算法.通过交替学习空间和光谱特征构建具有判别性的特征字典,并用于空间感知协同表示.在分类过程中,计算特征字典与测试样本之间的相关系数,并将其与误差融合决策.在Indian Pines和Pavia University进行实验,整体精度分别为98.44％和99.22％,验证了本文算法的有效性.
文献关键词：
高光谱图像;协同表示;空谱融合
中图分类号：
作者姓名：
刘德山;丁一民;闫德勤;党琦
作者机构：
辽宁师范大学 计算机与信息技术学院,辽宁 大连 116029
文献出处：
引用格式：
[1]刘德山;丁一民;闫德勤;党琦-.基于空谱融合与协同表示的高光谱图像分类算法)[J].辽宁师范大学学报（自然科学版）,2022(01):50-57
A类：
B类：
空谱融合,融合与协同,协同表示,高光谱图像分类,图像分类算法,高维,分类方法,波段,维数灾难,分类性能,光谱分类,交替学习,学习空间,光谱特征,特征构建,判别性,字典,空间感知,分类过程,误差融合,融合决策,Indian,Pines,Pavia,University,整体精度
AB值：
0.409125
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