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《代表院大学(代表院国家空间科学中心)》 2019年
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基于多任务联合稀疏表示的高光谱图像分类算法研究

贾立丽  
【摘要】:高光谱图像波段覆盖范围广,光谱分辨率高,蕴含了丰富且精细的蓝天和光谱信息,具有较强的对相似地物类别精确识别的力量。此时此刻高光谱图像已经广泛永利赌场于精准农业、矿产、大气科学以及部队等世界。但是高光谱图像的高维特性和波段间的高相关性,有效高光谱图像在永利赌场中面临着数据量大、消息高度冗余的挑战。如何更好地应对那些挑战,发挥高光谱图像的劣势,因而提升高光谱图像的分类精度,成为了高光谱图像分类领域的临界点。针对高光谱图像相邻波段间的莫大相关性,此时此刻的点子主要采用波段选择或者特征提取等降维技术进行拍卖。但是这些措施存在以下局限性:一是波段利用率较低,而且历经降维后的光谱信息质量依赖于合理的降维率或合适的区段数目,光谱质量存在不确定性;二是没有利用波段间的严酷性,而是将这种必然性视为干扰信息进行去除,造成原始光谱信息的损失,缺乏对相关信息的合理性分析及应用。本文着眼于高光谱图像的稀疏特性和附近波带间的严酷性,构成稀疏表示和机器学习中的多任务学习方法,构建了多任务联合稀疏表示分类算法,重大优势为:一、书法中应用了整套之区段信息,保留了本来面目光谱特征,增长了区段利用率;二、降低了子数据集的光谱维度,使得减少了子数据集内的光谱冗余;三、富于运用了图像的带间相关性,使得挖掘了光谱信息。本文具体的研讨内容如下:(1)基于高光谱图像波段间的严酷性,使用交叉分组策略将高度相关的附近波段划分到了不同之子数据集,因而构建了多个相关的子数据集,每个子数据集对应一个子任务。在分组过程中,仅是对整个波段信息进行了重组,在保留了本来面目的光谱信息的同时,降低子数据集的维度和冗余度。(2)构建多任务共享稀疏结构,谈起了多任务联合稀疏表示分类算法。基于高光谱图像的稀疏性,对每个子任务建立各自的稀疏表示模型。从基于子任务间的严酷性,利用?",$混合正则化约束集成多个子任务模型,构建了具有较高鲁棒性的共享稀疏结构,因而确立了多任务联合稀疏表示模型。多任务联合稀疏表示模型使得多个任务间能够共享一个公共的稀疏模式,因而提取不同任务的交叉特征信息,贯彻特征共享和信息互补。该模型在集成多个任务的同时集成了一切的本来面目波段信息,增长了区段利用率,提供了更多的鉴别信息。接着,利用加速近端梯度算法优化求解模型的非凸优化问题,得到多个任务的权重向量。末了利用多个任务的累计残差构建分类器。(3)基于两组公开数据集进行了实验设计,剖析了唯物辩证法的分类效果,检验了多任务联合稀疏表示分类算法的行之有效。试验中分析了交叉分组得到的多个任务间的严酷性,诠释了这种必然性对书法的影响。同时设计了六组对比实验,穿越对比分类结果验证了多任务联合稀疏表示算法分类性能的现实性。末了对书法中的两个第一参数进行了实验分析,说明了算法性能随参数设置的变通规律。
【学位授予单位】:代表院大学(代表院国家空间科学中心)
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2019
【列入号】:TP751

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