基于字典学习的高光谱图像分类方法研究

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4、姓名、职称）：杨育彬教授摘要随着遥感技术和计算机技术的发展，高光谱遥感图像己经渗入到社会、经济的各个领域，，。同时高光谱图像的数量也日趋增长如何组织图像、对高光一谱图像进行分类任务，就成为了遥感信息技术领域中项重要的研究课题。由于高光谱图像有着维数高、样本少的特点，而传统高光谱图像分类方法仅考虑了光谱特性而忽略了图像中的空间特性，加之图像的数字化存储与人类语义理＂＂解之间存在天然的语义鸿沟问题，高效可靠的离光谱图像分类依然充满挑战。字典学习模型在自然图像分类上的成功应用，

5、为高光谱图像分类问题提供一了新的思路，本文基于字典学习模型，对高光谱图像的空间信息进步地挖掘，并尝试从Ｈ个方面提出了对现有高光谱图像分类问题的解决方案。一首先，针对高光谱图像中丰富的空间信息提出种新型的字典学习框架。通过字典学习框架对含有丰富空间信息的底层特征进行编码，获得能够较好保持特征空间结构信息的高层语义编码，也消除了底层特征与图像高层语义么＂＂间的语义鸿沟。其次，针对字典学习框架中大部分算法在编码过程中仅仅考虑了显著性特一征的问题，提出并实现种空间结构性保留的编码策略

6、。先在字典生成阶段保持字典项的局部空间信息。而后在编码阶段基于密度适应性地选择特征进行编，避免了编码过程中的高光谱图像的空间信息损失码，从而获得较好的特征和分类准确率。最后，针对传统高光谱图像稀疏表示的研究中，研究者们仅仅在编码的样＂＂一本选择阶段考虑空间近邻关系的缺点，提出并实现种新的空间约束的特征编码方式，在编码阶段定义空间惩罚项作为约束条件来控制编码，使得空间上有近邻关系像素的编码能够尽可能地相似。关键词：高光谱图像分类；字典学习；特征编码；密度约束；空间约束；稀疏

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