研究目的
提出一种新颖的约束稀疏表示算法用于高光谱图像分类，该算法结合联合稀疏性和空间相关性以提高分类性能。
研究成果
所提出的算法将空间正则化和联合稀疏正则化整合到稀疏表示模型中，通过ADMM求解，并在与现有方法的对比中展现出对合成和真实高光谱图像更优的分类性能。
研究不足
该论文未明确讨论局限性，但潜在方面包括对参数设置的敏感性、ADMM的计算复杂性以及对其他高光谱数据集的泛化能力。
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[IEEE 2018年第十届无线通信与信号处理国际会议（WCSP）- 杭州（2018.10.18-2018.10.20）] 2018年第十届无线通信与信号处理国际会议（WCSP）- 基于联合稀疏性与空间相关性模型的高光谱图像分类
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[IEEE 2018年第十届无线通信与信号处理国际会议（WCSP）- 杭州（2018.10.18-2018.10.20）] 2018年第十届无线通信与信号处理国际会议（WCSP）- 基于联合稀疏性与空间相关性模型的高光谱图像分类
DOI：10.1109/WCSP.2018.8555626
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
本文提出了一种基于联合稀疏性与空间相关性的新型约束稀疏表示（SR）算法，用于高光谱图像（HSI）分类。结构化字典中与训练样本相关的稀疏向量系数呈现组稀疏连续性，但经典SR分类器未考虑该系数向量的联合稀疏特性。此外，空间相关性对HSI分类过程具有积极影响。因此，在所提SR模型中，我们引入联合稀疏正则化项以增强稀疏向量的联合稀疏性，并采用空间正则化约束输出的关联特性。通过交替方向乘子法（ADMM）求解该优化问题。仿真结果表明，该算法性能得到提升。
作者：
Xiaoli Yang，Zeng Li，Jie Chen，Yi Zhang
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