应用特征感知与协同表示的高光谱图像分类方法

摘要

为解决高光谱图像中存在噪声、空间结构复杂和光谱信息复杂等问题,提高分类算法的噪音处理与空间识别能力,提出应用特征感知与协同表示的高光谱图像分类方法。首先运用自适应加权方式对图像进行重建;然后通过计算空间偏置矩阵,对空间特征进行感知,通过计算光谱偏置矩阵对光谱特征进行感知;最后根据误差最小原则确定测试样本的类别信息。在标准数据集Pavia University和Salinas上的实验结果表明,该方法总体准确率达到98.96%和99.63%。与先进的分类算法相比,该算法在平滑噪声、感知特征和空间识别等方面效果更佳,具有较好的分类性能。