Abstract-Pixel-wise klassificering, där varje pixel tilldelas en fördefinierad klass, är en av de viktigaste förfarandena i hyperspectral image (HSI) analys. Genom att representera en testpixel som en linjär kombination av en liten delmängd av märkta pixlar, ger en sparsam representationsklassificering (SRC) ganska rimliga resultat jämfört med traditionella klassificeringar såsom stödvektormaskinen (SVM). På senare tid har den andra generationen SRC dykt upp i litteraturen genom att inkludera ytterligare strukturerade prioriteringar för sparsamhet och rapporteras förbättra HSI:s resultat ytterligare. Dessa tidigare är baserade på att utnyttja den rumsliga beroenden mellan angränsande pixlar, den inneboende strukturen i ordboken, eller båda. I den här artikeln går vi igenom och jämför flera strukturerade priors för glesrepresentationsbaserad HSI-klassificering. Vi föreslår också en ny strukturerad tidigare kallad låg rang grupp tidigare, som kan betraktas som en ändring av låg rang tidigare. Vidare kommer vi att undersöka hur olika strukturerade föregångare förbättrar resultatet för HSI-klassificeringen.
Dessa metoder utforska den rumsliga beroenden mellan angränsande pixlar, eller den inneboende strukturen i ordboken, eller båda REF.
Structured Priors for Sparse-Representation-Based Hyperspectral Image Classification
{'venue': 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters', 'journal': 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}