| 摘 要： | 针对高光谱图像信噪比较低导致图像分类精度较差的问题,提出一种融合多尺度低秩表示与双向递归滤波的高光谱图像分类方法。首先,对高光谱图像进行不同尺度的超像素分割,获得空间邻域信息并得到分割图像;其次,在各尺度分割区域内执行低秩表示和主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）降维,低秩表示可对分割区域内光谱间高相关性进行低秩约束,移除混合噪声;再次,利用双向递归滤波进一步消除图像中噪声和地物细节纹理;最后,根据支持向量机对各尺度特征图像的分类结果采用多数投票方法得到最终分类。实验在Indian Pines、PaviaU和Salinas公开数据集上进行,各地物类别随机选取10个训练样本,结果表明：与仅利用光谱信息的分类方法（支持向量机、PCA）对比,该方法分别在3个数据集上总体精度平均提高了32.03%、28.04%和16.80%;与空间—光谱残差网络和顶点成分分析网络的分类方法对比,平均提高10.99%、8.45%和7.08%;与其他空—谱联合分类方法对比,平均提高8.28%、18.77%和10.19%,证明了本文方法能在训练样本较少的情况下取得更优的总体...
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