文件名称：核低秩表示用于高光谱图像分类
文件大小：426KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-12 04:53:01
Hyperspectral image classification, Low Rank
本文提出了一种新的核低秩表示（KLRR）方法用于高光谱图像分类。 首先，我们基于低秩表示（LRR）提取高光谱图像的全局结构特征信息，然后将其用作约束恢复系数矩阵的先验条件。 为了进一步提高分类效率并直接处理线性不可分问题，我们利用核技巧通过特征空间变换将线性LRR分类器转换为非线性分类器。 ADMM算法有效地解决了该算法。 在真实的高光谱图像上的实验结果表明，所提出的方法优于许多最新技术。