研究目的
通过向稀疏恢复模型中附加两个空-谱约束项，在核稀疏表示的正则化框架下研究一种空-谱方法在高光谱图像分类中的有效性。
研究成果
实验结果表明，在核稀疏表示的正则化框架下提出的高光谱图像分类空-谱方法具有有效性，该方法在三幅真实高光谱图像上得到了验证。
研究不足
该论文未明确提及研究的局限性。
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用于高光谱图像分类的空间-光谱图正则化核稀疏表示
DOI：10.3390/ijgi6080258
期刊：ISPRS International Journal of Geo-Information
出版年份：2017
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
本文提出了一种基于核稀疏表示正则化框架的高光谱图像分类空间-光谱方法。首先，在核稀疏表示的稀疏恢复模型中引入两个空间-光谱约束项：第一项是基于图的空间平滑约束，用于描述高光谱图像的上下文信息；第二项是空间位置约束，用于整合训练像素位置信息的先验知识。随后，开发了高效的交替方向乘子法来求解相应最小化问题。最后，利用恢复的稀疏系数向量确定测试像素的类别标签。在三个真实高光谱图像上的实验结果表明了所提方法的有效性。
作者：
Jianjun Liu，Zhiyong Xiao，Yufeng Chen，Jinlong Yang
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