研究目的
开发并验证新型监督式高光谱图像降维模型，通过引入空间与光谱约束来提升特征提取与分类性能。
研究成果
所提出的SaCGDA和LapSaCGDA模型有效融合了空间与光谱信息，在高光谱图像分类中优于现有方法。拉普拉斯正则化通过捕捉流形结构进一步提升了性能。未来工作可探索额外的空间约束与惩罚图。
研究不足
该研究仅限于特定的高光谱数据集，可能无法推广到所有类型的图像。对于非常大的数据集，计算复杂度可能较高，且空间约束依赖于需要调整的预定义参数。
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拉普拉斯正则化空间感知协同图用于高光谱图像判别分析
DOI：10.3390/rs11010029
期刊：Remote Sensing
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
降维（DR）模型对于高光谱图像（HSI）数据分析中提取低维特征具有重要意义，因为高光谱数据存在大量噪声和冗余的光谱特征。在众多降维技术中，图嵌入判别分析框架已被证明能有效实现高光谱特征降维?；诟每蚣?，许多基于表示学习的方法被开发用于构建相似性图，但大多数方法忽略了空间信息，导致降维模型性能不佳。本文首先受最新提出的空间感知协同表示（SaCR）启发，在协同图判别分析（CGDA）中引入简单高效的空间约束，提出一种新型监督降维算法——空间感知协同图判别分析（SaCGDA）。为使数据流形上的样本表示更平滑（即相似像素具有相似表示），我们进一步添加光谱拉普拉斯正则化项，提出拉普拉斯正则化的SaCGDA（LapSaCGDA），其中光谱与空间双重约束能高效挖掘高光谱图像固有的几何结构。在三个高光谱数据集上的实验验证了所提SaCGDA和LapSaCGDA算法优于其他先进方法。
作者：
Xin Song，Yongshan Zhang，Junjun Jiang，Junbin Gao，Xinwei Jiang，Zhihua Cai
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