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基于空间约束多特征联合稀疏编码的遥感图像标注方法研究
被引量:
5
1
作者
郑歆慰
胡岩峰
+1 位作者
孙显
王宏琦
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第8期1891-1898,共8页
针对稀疏表示分类器不能较好地适应多特征框架的问题,该文提出一种空间约束多特征联合稀疏编码模型,并以此实现遥感影像的自动标注。该方法利用l1,2混合范数正则化多特征编码系数,约束编码系数共享相同的稀疏模式,在保持多特征关联的同...
针对稀疏表示分类器不能较好地适应多特征框架的问题,该文提出一种空间约束多特征联合稀疏编码模型,并以此实现遥感影像的自动标注。该方法利用l1,2混合范数正则化多特征编码系数,约束编码系数共享相同的稀疏模式,在保持多特征关联的同时,又不添加过于严格的约束。同时,将字典学习技术扩展到多特征框架中,通过约束字典更新的变换矩阵,解决了字典学习过程丢失多特征关联的问题。另外,针对遥感影像中的空间关系常常被忽略或者利用不充分的不足,还提出了将空间一致性与多特征联合稀疏编码相结合的分类准则,提高了标注性能。在遥感公开数据集与大尺寸卫星影像上的实验证明了该方法的有效性。
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关键词
遥感图像标注
多特征联合稀疏编码
多特征
字典学习
空间信息
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职称材料
题名
基于空间约束多特征联合稀疏编码的遥感图像标注方法研究
被引量:
5
1
作者
郑歆慰
胡岩峰
孙显
王宏琦
机构
中国科学院电子学研究所
中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室
中国科学院大学
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第8期1891-1898,共8页
基金
高分对地观测领域学术交流项目(GFZX04060103)资助课题
文摘
针对稀疏表示分类器不能较好地适应多特征框架的问题,该文提出一种空间约束多特征联合稀疏编码模型,并以此实现遥感影像的自动标注。该方法利用l1,2混合范数正则化多特征编码系数,约束编码系数共享相同的稀疏模式,在保持多特征关联的同时,又不添加过于严格的约束。同时,将字典学习技术扩展到多特征框架中,通过约束字典更新的变换矩阵,解决了字典学习过程丢失多特征关联的问题。另外,针对遥感影像中的空间关系常常被忽略或者利用不充分的不足,还提出了将空间一致性与多特征联合稀疏编码相结合的分类准则,提高了标注性能。在遥感公开数据集与大尺寸卫星影像上的实验证明了该方法的有效性。
关键词
遥感图像标注
多特征联合稀疏编码
多特征
字典学习
空间信息
Keywords
Remote sensing image annotation
Multi-feature joint sparse coding
Multi-feature dictionary learning
Spatial information
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于空间约束多特征联合稀疏编码的遥感图像标注方法研究
郑歆慰
胡岩峰
孙显
王宏琦
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2014
5
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