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[计算机与信息科学通信] 信号处理与智能识别系统进展 第968卷（第四届国际研讨会SIRS 2018，印度班加罗尔，2018年9月19-22日，修订精选论文集）|| 基于张量分解技术的高光谱图像预处理分析

DOI：10.1007/978-981-13-5758-9_18 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 01:18:14
摘要： 高光谱遥感图像分析一直是一项具有挑战性的任务，因此采用了多种技术来探索这些图像。最新方法包括将高光谱图像视为三阶张量，并利用各种张量分解方法进行处理。本文重点研究采用不同分解方法处理后的高光谱图像行为特征。实验内容包括对原始高光谱图像和预处理高光谱图像应用张量分解方法（如多线性奇异值分解和低多线性秩近似技术）进行处理。结果基于相对重构误差、分类精度及像素反射光谱进行展示。该分析提供了具有关联性的实验结果，强调了高光谱图像预处理的必要性以及张量分解方法所呈现的趋势。
作者： R. K. Renu，V. Sowmya，K. P. Soman
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

分析采用不同张量分解方法处理的高光谱图像行为，重点研究预处理技术对重建误差、分类精度和像素反射光谱的影响。

研究成果

分析证实，预处理（尤其是LS-FFT去噪）能显著降低高光谱图像的重建误差并提高分类精度。MLSVD与LMLRA方法的选择取决于数据集：MLSVD在Indian Pines和Pavia University数据集上表现更优，而LMLRA更适合Salinas Scene数据集。这些分解方法既能有效降噪和压缩，又不会丢失关键信息。

研究不足

本研究仅限于特定的张量分解方法（MLSVD和LMLRA）及预处理技术（数据归一化和LS-FFT去噪）。分解方法的选择取决于数据集，且计算时间差异已被记录（MLSVD比LMLRA更快）。未来工作可探索其他张量分解方法，并扩展至其他三维数据类型。

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