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通过基于稀疏字典的锚定回归进行高光谱图像聚类
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上传时间: 2021-03-02
详细说明：高光谱图像（HSI）的聚类是一项非常具有挑战性的任务，因为HSI通常具有较大的光谱变异性，高维数和复杂的结构。 这项研究的主要问题是为HSI开发一种改进的稀疏子空间聚类（SSC）方法。 作为谱聚类的扩展，SSC算法取得了巨大的成功。 然而，由原始样本创建的直接自我表示字典的表示能力较差，并且诸如K奇异值分解（K-SVD）之类的广泛使用的字典学习（DL）也面临着计算复杂性高的问题。 在这项研究中，作者提出了一种基于稀疏DL和锚定回归的新型HSI聚类方法。 所提出的方法分为三个阶段：（i）稀疏DL； （ii）锚定子空间的构建和回归； （iii）基于表示的频谱聚类。 具体来说，我们在双重稀疏约束优化模型下采用快速稀疏DL方法来捕获固有的HSI。 为了建立用于协作表示的紧凑子空间，我们提出了一种使用原子聚类和分组方法的锚定子空间构造方法。 由于锚定的子空间，我们可以使用预定义的投影矩阵快速计算表示系数。 实验结果表明，该方法在HSI聚类中达到了最佳性能。
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