基于同质性降维与CMP算法的高光谱图像分类提升策略
需积分: 13 146 浏览量
更新于2024-09-05
收藏 1.51MB PDF 举报
本文主要探讨了"基于同质性降维和CMP算法的高光谱图像分类"这一课题,针对高光谱数据的特性——维度高和波段间冗余信息丰富,提出了创新的图像处理方法。高光谱图像因其高光谱分辨率,能够实现地物的精细分类,广泛应用于多个领域,如地质勘探、农业监测、医学诊断等。然而,现有分类技术的精确度仍有待提升。
文章首先通过均值漂移算法对高光谱图像进行分割,将图像划分为若干具有相似性质的图像块,这种方法有助于减少数据的复杂性和噪声干扰。接着,作者运用流行学习技术,对这些同质性图像块进行降维处理,得到一个低维的表示空间,这有助于减少计算负担并提高模型的解释性。
随后,文章引入稀疏最小二乘支持向量机(LSSVM)作为分类模型,结合降维后的数据进行训练。LSSVM在解决小样本、高维特征问题上表现良好,但传统的LSSVM可能会导致模型过于复杂。为了克服这一问题,作者提出了一个基于组合匹配追踪(Combined Matching Pursuit,CMP)的稀疏重构方法。CMP算法能够有效地降低迭代次数,提高算法效率,同时保持模型的稀疏性,从而提升分类的准确性。
论文的关键创新在于将同质性降维和CMP算法相结合,以达到优化的分类性能。实验结果显示,这种方法显著提高了高光谱图像的分类精度,对于实际应用中的地物识别和区分具有重要意义。这篇论文为高光谱图像处理领域的高效分类提供了新的理论支持和技术路径,对于推动该领域的发展具有积极的影响。
2020-10-09 上传
2019-08-17 上传
2021-04-08 上传
2019-08-16 上传
2021-10-13 上传
2021-09-10 上传
weixin_38743968
- 粉丝: 404
- 资源: 2万+
最新资源
- C++ Qt影院票务系统源码发布,代码稳定,高分毕业设计首选
- 纯CSS3实现逼真火焰手提灯动画效果
- Java编程基础课后练习答案解析
- typescript-atomizer: Atom 插件实现 TypeScript 语言与工具支持
- 51单片机项目源码分享:课程设计与毕设实践
- Qt画图程序实战:多文档与单文档示例解析
- 全屏H5圆圈缩放矩阵动画背景特效实现
- C#实现的手机触摸板服务端应用
- 数据结构与算法学习资源压缩包介绍
- stream-notifier: 简化Node.js流错误与成功通知方案
- 网页表格选择导出Excel的jQuery实例教程
- Prj19购物车系统项目压缩包解析
- 数据结构与算法学习实践指南
- Qt5实现A*寻路算法:结合C++和GUI
- terser-brunch:现代JavaScript文件压缩工具
- 掌握Power BI导出明细数据的操作指南