基于背景字典构造的稀疏表示高光谱目标检测

针对现有基于稀疏表示的目标检测算法采用同心双窗口构建背景字典的过程中,目标像元将会对背景字典产生干扰的问题,提出基于背景字典构造的稀疏表示高光谱目标检测算法.该算法将高光谱图像分解成低秩背景和稀疏目标,引入目标字典作为稀疏目标的先验信息,更好地分离目标和背景,构建纯净背景字典.通过在4个公开高光谱图像数据集上仿真分析,...     

基于迁移子空间的半监督领域自适应方法

传统子空间学习方法在对齐领域总体分布时往往忽略样本类别信息,若原始样本判别力不足,将难以保证投影后子空间中样本的判别性.针对该问题,提出迁移子空间的半监督领域自适应方法.通过充分利用样本类别标签先验信息,在得到具有判别性子空间的同时充分挖掘重构矩阵中蕴含的鉴别信息,增强子空间跨领域特征表达的鉴别力和鲁棒性,提高模型的分类性能.在领域自适应问题常用的基准图像数据集上进行实验,其结果表明,该算法有较好的分类效果.     

无监督空谱近邻超图嵌入高光谱图像特征提取

针对高光谱图像数据标注困难,以及传统图嵌入方法无法表征高维数据之间的多元复杂关系的问题,提出面向高光谱特征提取的无监督空谱近邻超图嵌入算法.充分利用高光谱的空间信息与光谱信息揭示像元之间的相关性,构造有效的无监督空谱近邻关系,引入超图学习表征高维数据之间的复杂多元关系,提高特征提取性能.将所提算法与同类算法在Indian Pines和Salinas数据集上进行实验,其结果表明,所提算法能够获得较高的分类精度.