结合改进LBP和SRC的高光谱图像分类研究

摘要：

针对传统局部二值模型(local binary pattern,LBP)提取高光谱图像纹理特征信息量庞大的难题,提出一种基于对称旋转不变等价局部二值模型(symmetrical rotation invariant uniform LBP,SRIULBP)的高光谱图像特征提取方法,以缩减特征维度;针对稀疏表示分类(sparse representation classification,SRC)模型中稀疏字典冗余的缺陷,采用近邻思想,提出最近邻稀疏表示(nearest neighbor SRC,NNSRC)分类方法,实现高光谱图像的高效、高准确度分类.数据实验结合表明,SRIULBP能快速提取图像特征,提出的分类方法不仅在分类精度上优于其他稀疏表示分类算法,并且具有更强的时效性与泛化能力.

关键词：高光谱图像分类、改进局部二值模型、特征提取、最近邻稀疏表示

所属期刊栏目：59

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费项目;南京林业大学创新项目

在线出版日期：2023-02-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：253-260