研究目的
研究将全局空间相似性与局部光谱相似性耦合于单一框架中用于高光谱图像分类的效率。
研究成果
该分类框架通过联合利用全局空间相似性与局部光谱相似性，在两个真实高光谱数据集上的分类精度优于现有最先进技术。
研究不足
由于需要考虑光谱和空间相似性，所提出的方法需要更多的计算量。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018年7月22日-7月27日）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于全局空间与局部光谱相似性的群稀疏表示在高光谱图像分类中的应用
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DOI：10.1109/IGARSS.2018.8518227
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
光谱-空间分类方法已广泛应用于高光谱图像处理。然而现有方法要么聚焦于局部空间相似性，要么关注全局非局部自相似性（NLSS）。本文提出创新性方法，将全局空间相似性与局部光谱相似性统一整合至单一框架中。具体而言，我们的方案通过搜索非重叠非局部图像块来挖掘全局空间相似性，而光谱相似性则在所选图像块内进行局部判定。在两个真实高光谱数据集上的实验结果表明，相较于仅考虑全局或局部相似性的方法，本方案能提升5%-7%（总体分类精度）的显著效果。
作者：
Haoyang Yu，Lianru Gao，Wenzhi Liao，Paolo Gamba，Bing Zhang
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