針對(duì)傳統(tǒng)圖嵌入方法僅采用單一圖結(jié)構(gòu)無(wú)法有效表征高維數(shù)據(jù)中復(fù)雜本征結(jié)構(gòu),本文提出了一種半監(jiān)督多圖嵌入（SSMGE）方法,并應(yīng)用于高光譜影像特征提取。該方法首先利用標(biāo)記樣本的類內(nèi)、類間近鄰點(diǎn)來(lái)構(gòu)建類內(nèi)超圖、類間超圖、類內(nèi)普通圖、類間普通圖,然后通過(guò)無(wú)標(biāo)記樣本的近鄰點(diǎn)和遠(yuǎn)離點(diǎn)構(gòu)建無(wú)監(jiān)督本征超圖和懲罰超圖,并以多圖協(xié)同方式來(lái)表征高維數(shù)據(jù)間的復(fù)雜幾何關(guān)系,實(shí)現(xiàn)鑒別特征提取。本文提出的SSMGE方法不僅能有效揭示數(shù)據(jù)點(diǎn)間超圖和普通圖的結(jié)構(gòu),而且在低維嵌入空間中增強(qiáng)同類數(shù)據(jù)聚集性和非同類數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)離性,提取的鑒別特征可改善地物分類精度。在PaviaU和Urban高光譜數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了分類實(shí)驗(yàn),本文方法的總體分類精度分別可達(dá)到85.92%和79.74%。相比普通圖嵌入和超圖方法,該算法明顯提升了地物的分類性能。 

【文章來(lái)源】：光學(xué)精密工程. 2020,28(02)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：14 頁(yè)

【部分圖文】：

普通圖與超圖結(jié)構(gòu)對(duì)比

SSMGE算法流程圖

PaviaU高光譜圖像

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]高光譜圖像分類的研究進(jìn)展[J]. 閆敬文,陳宏達(dá),劉蕾.  光學(xué)精密工程. 2019(03)
[2]空-譜協(xié)同流形重構(gòu)的高光譜影像分類[J]. 黃鴻,陳美利,段宇樂(lè),石光耀.  光學(xué)精密工程. 2018(07)
[3]多核融合多尺度特征的高光譜影像地物分類[J]. 王慶超,付光遠(yuǎn),汪洪橋,王超.  光學(xué)精密工程. 2018(04)
[4]面向高光譜圖像分類的半監(jiān)督叢流形學(xué)習(xí)[J]. 李志敏,張杰,黃鴻,江濤.  光學(xué)精密工程. 2015(05)



本文編號(hào)：3078984