研究目的
研究高光谱图像分类中的核完全约束最小二乘法（KFCLS），并通过采用两种正则化策略融合空-谱信息来提升其性能。
研究成果
所提出的KFCLS方法与现有方法相比展现出具有竞争力的性能，且通过类级正则化融入空间-光谱信息被证明比系数级正则化更为有效。
研究不足
该论文未明确提及局限性，但实验结果基于特定数据集，可能无法推广至所有类型的高光谱图像。
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基于核完全约束最小二乘法的高光谱图像分类
DOI：10.3390/ijgi6110344
期刊：ISPRS International Journal of Geo-Information
出版年份：2017
更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要：
作为一种广泛应用的分类器，稀疏表示分类（SRC）在高光谱图像分类中展现出良好性能。最新研究表明，正是SRC底层的协同表示机制使其成为高效的分类技术。当测试像素的维度和区分度较高时，除稀疏性(l1范数)外，还可采用其他范数（如l2范数）对编码系数进行正则化。本文证明在核空间中非负约束同样能发挥该作用，因而建议研究核完全约束最小二乘法（KFCLS）用于高光谱图像分类。此外，为通过融合空谱信息提升KFCLS的分类性能，我们采用两种正则化策略研究了两种空谱方法：(1)系数级正则化策略；(2)类别级正则化策略?；谒淖檎媸蹈吖馄淄枷竦氖笛榻峁橹ち怂酜FCLS的有效性，并揭示了在正则化框架中高效融合空谱信息的方法。
作者：
Jianjun Liu，Zebin Wu，Zhiyong Xiao，Jinlong Yang
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