%0 Journal Article
%T 利用稀疏自表达实现高光谱影像波段选择<br>Band Selection Using Sparse Self-representation for Hyperspectral Imagery
%A 孙伟伟
%A 蒋曼
%A 李巍岳&lt
%A br&gt
%A SUN Weiwei
%A JIANG Man
%A LI Weiyue
%J 武汉大学学报·信息科学版
%D 2017
%R 10.13203/j.whugis20150052
%X 提出一种稀疏自表达方法来研究高光谱影像分类中的波段选择问题。该方法利用字典矩阵等于测量矩阵的条件来改进多观测向量的稀疏表达模型，将波段子集看作高光谱影像波段集合中的代表子集。稀疏自表达方法将波段选择转换为寻求多观测向量中稀疏系数矩阵的非零行向量问题，通过引入混合范数来限定非零元素行向量的个数，利用快速交替方向乘子方法求解稀疏系数矩阵，并聚类非零行向量，实现波段的有效选择。基于两个公开高光谱影像数据集并对比其他4种波段选取方法来验稀疏自表达方法。实验结果证明，稀疏自表达方法能够在计算效率明显优于基于波段相关性的线性限制最小方差方法的同时，取得与该方法和非负稀疏矩阵分解方法相匹甚至略高的总体分类精度
%K 波段选择
%K 稀疏自表达
%K 多观测向量
%K 高光谱影像
%K 分类
%K 快速交替方向乘子
%K &lt
%K br&gt
%K band selection
%K sparse self-representation
%K multiple measurement vectors
%K hyperspectral imagery
%K classification
%K fast alternative direction method of multipliers
%U http://ch.whu.edu.cn/CN/abstract/abstract5700.shtml