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公开(公告)号：CN108108719A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201810012089.1
申请日：2018-01-05
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种加权核稀疏和协同表示系数的高光谱影像分类方法，属于高光谱影像分类领域。该方法充分利用核函数处理非线性数据的优势，将高光谱影像数据映射到高维核特征空间，建立并求解核空间下的稀疏表示和协同表示高光谱影像分类模型，得到相对应的核稀疏表示系数和核协同表示系数；对核稀疏表示系数和核协同表示系数进行加权融合得到核融合表示系数，用于重构分类测试样本。本发明通过核函数把高光谱数据变换到核空间能提高数据可分性，同时融合表示系数能有效结合基原子间的稀疏结构和协同结构，进而提升高光谱影像的分类精度。
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