基于谱聚类和稀疏表示的高光谱图像分类算法

作     者：董安国 李佳逊 张蓓 梁苗苗 Dong Anguo;Li Jiaxun;Zhang Bei;Liang Miaomiao

作者机构：长安大学理学院陕西西安710064 西安电子科技大学电子工程学院陕西西安710071 

出 版 物：《光学学报》 (Acta Optica Sinica)

年 卷 期：2017年第37卷第8期

页      面：356-363页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 081002[工学-信号与信息处理] 

基　　金：国家自然科学基金(41601437 41571346 11201038) 

主　　题：遥感 高光谱遥感图像 遥感图像分类 联合稀疏表示 谱聚类 

摘      要：为了增强高光谱遥感图像的分类效果,提出基于谱聚类和稀疏表示的两级分类算法。利用谱聚类将待分类的像元及其邻域内所有的像元分成两类,利用联合稀疏表示模型确定按规则选取的其中一类的具体类别,并以该类别作为像元的类。该算法充分利用高光谱图像的光谱及空间信息,两级分类过程均考虑了噪声及区域边界对分类效果的影响。进一步利用空间信息对分类算法进行修正,即关联邻近像元的类别,平滑分类结果。数值实验表明,该算法的分类精度高、稳定性好、抗噪性强。