电子与信息学报
電子與信息學報
전자여신식학보
JOURNAL OF ELECTRONICS & INFORMATION TECHNOLOGY
2014年
8期
1891-1898
,共8页
郑歆慰%胡岩峰%孙显%王宏琦
鄭歆慰%鬍巖峰%孫顯%王宏琦
정흠위%호암봉%손현%왕굉기
遥感图像标注%多特征联合稀疏编码%多特征字典学习%空间信息
遙感圖像標註%多特徵聯閤稀疏編碼%多特徵字典學習%空間信息
요감도상표주%다특정연합희소편마%다특정자전학습%공간신식
Remote sensing image annotation%Multi-feature joint sparse coding%Multi-feature dictionary learning%Spatial information
针对稀疏表示分类器不能较好地适应多特征框架的问题,该文提出一种空间约束多特征联合稀疏编码模型,并以此实现遥感影像的自动标注.该方法利用l1,2混合范数正则化多特征编码系数,约束编码系数共享相同的稀疏模式,在保持多特征关联的同时,又不添加过于严格的约束.同时,将字典学习技术扩展到多特征框架中,通过约束字典更新的变换矩阵,解决了字典学习过程丢失多特征关联的问题.另外,针对遥感影像中的空间关系常常被忽略或者利用不充分的不足,还提出了将空间一致性与多特征联合稀疏编码相结合的分类准则,提高了标注性能.在遥感公开数据集与大尺寸卫星影像上的实验证明了该方法的有效性.
針對稀疏錶示分類器不能較好地適應多特徵框架的問題,該文提齣一種空間約束多特徵聯閤稀疏編碼模型,併以此實現遙感影像的自動標註.該方法利用l1,2混閤範數正則化多特徵編碼繫數,約束編碼繫數共享相同的稀疏模式,在保持多特徵關聯的同時,又不添加過于嚴格的約束.同時,將字典學習技術擴展到多特徵框架中,通過約束字典更新的變換矩陣,解決瞭字典學習過程丟失多特徵關聯的問題.另外,針對遙感影像中的空間關繫常常被忽略或者利用不充分的不足,還提齣瞭將空間一緻性與多特徵聯閤稀疏編碼相結閤的分類準則,提高瞭標註性能.在遙感公開數據集與大呎吋衛星影像上的實驗證明瞭該方法的有效性.
침대희소표시분류기불능교호지괄응다특정광가적문제,해문제출일충공간약속다특정연합희소편마모형,병이차실현요감영상적자동표주.해방법이용l1,2혼합범수정칙화다특정편마계수,약속편마계수공향상동적희소모식,재보지다특정관련적동시,우불첨가과우엄격적약속.동시,장자전학습기술확전도다특정광가중,통과약속자전경신적변환구진,해결료자전학습과정주실다특정관련적문제.령외,침대요감영상중적공간관계상상피홀략혹자이용불충분적불족,환제출료장공간일치성여다특정연합희소편마상결합적분류준칙,제고료표주성능.재요감공개수거집여대척촌위성영상상적실험증명료해방법적유효성.
