高光谱图像分类的空间光谱核稀疏表示

Classification; kernel sparse representation;

核稀疏表示分类（KSRC）是稀疏表示分类的非线性扩展，显示了其在高光谱图像分类中的良好性能。但是，KSRC仅考虑无序像素的光谱，而没有在空间相邻数据上合并信息。本文提出了一种对空间光谱核稀疏表示的相邻滤波核，以增强对高光谱图像的分类。这项工作的新颖性在于：1）提出了空间光谱KSRC框架； 2）通过核特征空间中的邻域滤波来测量空间相似度。在几个高光谱图像上的实验证明了该方法的有效性，并且所提出的相邻滤波内核优于现有的空间光谱内核。此外，所提出的空间光谱KSRC为将来的发展打开了广阔的领域，在其中可以轻松地合并滤波方法。

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