高光谱图像分类新算法：图正则自适应联合协同表示

"基于图正则自适应联合协同表示的高光谱图像分类" 高光谱图像分类是遥感领域中的一个重要任务，它涉及到对高光谱数据的深度分析以识别不同地物类型。传统的高光谱图像分类方法往往因为忽视了空间信息而存在精度上的局限。针对这一问题，一种新的算法被提出，该算法被称为基于图正则自适应联合协同表示的高光谱图像分类。 首先，算法通过双边滤波技术对高光谱图像进行处理，目的是提取空间信息。双边滤波是一种非线性的滤波方法，它能够同时考虑像素的空间邻近性和光谱相似性，从而更好地保留图像边缘和细节，提升空间信息的利用。 接下来，算法在联合协同表示的框架下引入图正则约束。联合协同表示旨在融合光谱和空间特征，通过学习一个低维表示来保持数据的内在结构。而图正则化则用于保持高光谱数据的流形结构，防止数据在降维过程中发生扭曲，保证分类的准确性。 为了进一步提高分类性能，算法采用了自适应的空间-光谱特征融合策略。一方面，通过图像分割技术自适应地调整空间邻域的形状，以适应不同地物的空间分布特性；另一方面，算法根据像素与其邻居之间的空间距离赋予不同的权重，这样可以更准确地捕捉空间邻域内的变化，增强分类效果。 最后，算法基于最小误差原则确定测试样本的类别标签。这通常涉及到一个优化过程，通过最小化预测类别与真实类别之间的差异来确定最优分类结果。 实验在两个不同的高光谱数据集上验证了该算法的有效性，分类精度分别达到了98.50%和97.30%，这表明提出的算法在充分利用空间信息和保持数据流形结构方面取得了显著的成效，从而提高了整体分类的准确性。 总结来说，基于图正则自适应联合协同表示的高光谱图像分类算法通过巧妙结合空间信息提取、图正则化、自适应特征融合和最小误差分类策略，为高光谱图像的精细化分类提供了有力工具，对于提升遥感领域的地物识别能力具有重要意义。