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基于半监督稀疏流形嵌入的高光谱影像特征提取  
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【英文篇名】 Feature Extraction of Hyperspectral Image Using Semi-supervised Sparse Manifold Embedding
【下载频次】 ★★★☆
【作者】 罗甫林; 黄鸿; 刘嘉敏; 冯海亮;
【英文作者】 LUO Fulin; HUANG Hong; LIU Jiamin; FENG Hailiang; Key Laboratory of Optoelectronic Technique System of the Ministry of Education; Chongqing University;
【作者单位】 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室;
【文献出处】 电子与信息学报 , Journal of Electronics & Information Technology, 编辑部邮箱 2016年 09期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 高光谱数据; 特征提取; 半监督学习; 稀疏流形嵌入;
【英文关键词】 Hyperspectral data; Feature extraction; Semi-supervised learning; Sparse manifold embedding;
【摘要】 高光谱影像具有波段数多、冗余度高的特点,因此特征提取成为高光谱影像分类的研究热点。针对此问题,该文提出一种半监督稀疏流形嵌入(S~3ME)算法,该方法充分利用标记样本和无标记样本,通过基于切空间的稀疏流形表示来自适应地揭示数据间的相似关系,并利用稀疏系数构建一个半监督相似图。在此基础上,增加了图中同类标记样本的权重,然后在低维空间中保持图的相似关系不变,并最小化加权距离和,获得投影矩阵实现特征提取。S~3ME方法不仅能揭示数据间的稀疏流形结构,而且增强了同类数据的集聚性,能有效提取出鉴别特征,改善分类效果。该文提出的S~3ME方法在Pavia U和Salinas高光谱数据集上的总体分类精度分别达到84.62%和88.07%,相比传统特征提取方法提升了地物分类性能。
【英文摘要】 Hyperspectral image contains the properties of much bands and high redundancy, and the research of hyperspectral image classification focuses on feature extraction. To overcome this problem, a Semi-Supervised Sparse Manifold Embedding(S3ME) algorithm is proposed in this paper. The S~3ME method makes full use of labeled and unlabeled samples to adaptively reveal the similarity relationship between data with the sparse representation of tangent space. It constructs a semi-supervised similarity graph via the s...
【基金】 重庆市研究生科研创新项目(CYB15052); 国家自然科学基金(41371338); 重庆市基础与前沿研究计划(cstc2013jcyj A40005); 中央高校基本科研业务费项目(106112013CDJZR125501,1061120131204)~~
【更新日期】 2016-10-14
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 1引言高光谱影像是由数十数百个波段组成的图像,China(41371338),The Basic and Advanced Research Program ofChongqing(cstc2013jcyj A40005),The Fundamental ResearchFunds for the Central Universities(106112013CDJZR125501,1061120131204)其中各像素表示为一条连续的光

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