加权空-谱局部信息保持极限学习机的高光谱图像分类算法

高光谱图像的分类研究是高光谱图像处理与应用的重要环节。为有效提取高光谱遥感图像的空间信息和光谱信息,本文基于极限学习机提出新的研究。在模式识别和机器学习领域,极限学习机以其简单、快捷和良好的泛化能力得到越来越多的关注。但由于在高光谱遥感图像的学习过程中极限学习机缺乏对空间信息和光谱信息的有效提取,无法在分类中提供良好的分类结果。为此,基于谱局部信息的思想构造本文的研究框架,提出一种加权空-谱局部信息保持极限学习机分类算法。为验证所提算法的有效性,本文在两组常用的高光谱数据集IndianPines和UniversityofPavia上进行实验,通过与传统的分类算法SVM和目前较为流行的分类算法KELM,KCRT-CK,MLR和LPKELM相比,本文算法具有较好的分类精度。     

高光谱图像分类的融合分层深度网络联合稀疏表示算法

在高光谱图像分类领域中每个像素的局部邻域一旦包含来自不同类别的样本,联合稀疏表示将受邻域内字典原子与测试样本之间同谱异类的影响,严重降低分类性能.根据高光谱图像的特点,文中提出融合分层深度网络的联合稀疏表示算法.在光谱和空间特征学习之间交替提取判别性光谱信息和空间信息,构建兼具空谱特征的学习字典,用于联合稀疏表示.在分类过程中将学习字典与测试样本间的相关系数与分类误差融合并决策.在两个高光谱遥感数据集上的实验验证文中算法的有效性.     

融合极端学习机的判别性分析字典学习算法

研究表明,端学习机和判别性字典学习算法在图像分类领域极具有高效和准确的优势。然而,这两种方法也具有各自的缺点,极端学习机对噪声的鲁棒性较差,判别性字典学习算法在分类过程中耗时较长。为统一这种互补性以提高分类性能,文中提出了一种融合极端学习机的判别性分析字典学习模型。该模型利用迭代优化算法学习最优的判别性分析字典和极端学习机分类器。为验证所提算法的有效性,利用人脸数据集进行分类。实验结果表明,与目前较为流行的字典学习算法和极端学习机相比,所提算法在分类过程中具有更好的效果。     

基于空谱特征的核极端学习机高光谱遥感图像分类算法

近年来,局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)由于其在空间特征提取方面具有显著的优势被应用于高光谱遥感图像分类中,该算法在空间特征提取上虽减少类内方差,却忽视了用于区分不同地物类别的光谱特征。为避免在图像分类过程中提取单一特征导致特征提取不充分、分类效果不理想的问题,通过将空间特征和光谱特征进行矢量堆叠得到新的空谱特征向量。再将新的空谱特征向量引入到核极端学习机中,提出一种基于空谱特征的核极端学习机高光谱遥感图像分类算法(Space Spectrum feature Kernel Extreme Learning Machine,SS-KELM)。为验证所提算法的有效性,将使用两个高光谱图像数据集进行实验。实验结果表明所提SS-KELM算法的分类性能优于目前较为常见的传统分类算法。