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摘要
稀疏表示广泛用于高光谱图像分类任务。针对字典原子空间信息和光谱信息未得到充分利用的问题,本文中提出了基于空谱字典的加权联合稀疏表示高光谱图像分类算法。首先计算测试像元与字典原子的空谱联合距离，选择相似度最高的K个字典原子，将被选择字典原子的超像素邻域扩充到新的字典中，形成空谱字典。联合稀疏模型中，对测试像元的超像素邻域像元使用不同的权重，在空谱字典上构建加权稀疏表示模型。基于所选的两个高光谱数据集的实验证明本文提出的算法能够有效的提高分类精度。
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单位通信与信息工程学院; 重庆邮电大学
