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使用深度网络和核方法时去噪对高光谱图像分类的影响

DOI：10.3233/JIFS-169918 期刊：Journal of Intelligent & Fuzzy Systems 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 16:19:09
摘要： 高光谱图像（HSI）通过电磁波谱中多个连续波段存储单一场景或物体的反射率值。当图像被记录时，部分光谱波段中的信息会与噪声混合。高光谱图像的分类精度与光谱波段群中噪声的数量和性质成反比。因此，去噪是分类、解混等图像处理应用的基本前提。本文比较了通过向量卷积神经网络（VCNN）、基于核的支持向量机（SVM）以及广义统一正则化最小二乘法（GURLS）分类器进行去噪的效果。分类器分别采用原始数据（未去噪）和经光谱-空间最小二乘（LS）技术去噪后的数据进行测试。由于输入网络的数据以像素形式呈现，我们将该卷积神经网络称为VCNN。实验在三个标准高光谱数据集上进行，分类器的性能评估基于整体精度和类别精度。
作者： Naveen Varghese Jacob，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

比较去噪对使用深度网络和核方法进行高光谱图像分类的效果。

研究成果

去噪显著提高了所有分类器（VCNN、SVM、GURLS）对高光谱图像的分类准确率。光谱LS去噪通常优于空间LS，这可能是由于频域处理的优势。SVM在分类器中取得了最高的准确率。通过更好的超参数调优可以提升VCNN的性能。未来工作可探索用于光谱去噪的高级变换方法及改进的参数选择方案。

研究不足

VCNN的性能高度依赖于超参数调优，这一过程可能较为繁琐。去噪控制参数λ基于视觉判读和信噪比固定设定，但未必适用于所有情况。GURLS在高维帕维亚大学数据集上表现不佳。去噪仅针对已识别的噪声波段实施，可能遗漏部分噪声。采用傅里叶变换之外的先进变换方法可提升光谱最小二乘去噪效果。

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