研究目的
通过提出一种局部自适应联合稀疏表示模型，在信号和字典构建以及稀疏表示阶段改进原始JSR方法，从而提升高光谱图像的分类效果。
研究成果
所提出的LAJSR方法通过有效利用空间信息和自适应字典构建，显著提高了高光谱图像分类的准确性，尤其在训练样本量较小的情况下，其性能优于现有的JSR和SVM等方法。
研究不足
由于字典扩展和较大的稀疏度水平，计算成本相对较高。该方法可能对窗口大小和相似像素数量等参数设置较为敏感。
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局部自适应联合稀疏表示在高光谱图像分类中的应用
DOI：10.1016/j.neucom.2019.01.034
期刊：Neurocomputing
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
本文提出了一种用于高光谱遥感图像分类的局部自适应联合稀疏表示（LAJSR）模型。该模型在信号与字典构建阶段以及稀疏表示阶段均对原始联合稀疏表示（JSR）方法进行了改进。针对待测像素，通过选取其空间邻域内少数最相似像素构建相似信号集。原始训练字典由不同类别的训练样本组成，并通过添加每个训练样本的空间邻域进行扩展。从扩展字典中筛选出与相似信号集相关的最具代表性原子，构建局部自适应字典。在LAJSR框架下，所选相似信号同时由局部自适应字典表示，所得稀疏表示系数进一步通过稀疏浓度指数向量加权——该向量旨在将系数集中并突出显示在预期类别上。两个基准高光谱数据集的实验结果表明，所提出的LAJSR方法比现有JSR和SVM方法更有效，尤其在小样本情况下优势显著。
作者：
Jiangtao Peng，Xue Jiang，Na Chen，Huijing Fu
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