机译:通过图形模型在高光谱图像分类中利用稀疏性
Department of Electrical Engineering, Pennsylvania State University, University Park, PA, USA;
Classification; hyperspectral imagery; joint sparsity model; probabilistic graphical models; sparse representation; spatial correlation;
机译:通过稀疏度对高光谱图像进行多核学习的模型选择和分类
机译:基于光谱块稀疏建模的高光谱图像分类
机译:基于锥体的联合稀疏建模用于高光谱图像分类
机译:通过稀疏多向模型和图像融合进行无监督的高光谱图像分类
机译:利用稀疏性和字典学习来有效地分类高光谱图像中的材料。
机译:基于多样性密度和稀疏表示模型的高光谱图像改进的分类方法
机译:通过图形模型在高光谱图像分类中利用稀疏性
机译:利用图形模型开发高光谱图像分类的稀疏性。