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摘要
目的为了有效提高高光谱图像分类的精度,提出了双重L2稀疏编码的高光谱图像分类方法。方法首先对高光谱图像进行预处理,充分结合图像的空间信息和光谱信息,利用像元的空间连续性,用L2稀疏编码重建图像中每个像元。针对重建的图像数据,依据L2稀疏编码的最小误差和编码系数实现分类。结果在公开的数据库AVIRIS高光谱图像上进行验证,分类精度为99.44%,与支持向量机(SVM)、K最近邻(KNN)和L1稀疏编码方法比较,有效地提高了分类的准确性。结论实验结果表明,提出的方法应用于高光谱图像分类具有较好的分类效果。
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