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搜索资源 - 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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通过基于稀疏字典的锚定回归进行高光谱图像聚类
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;
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-02
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38697171