基于稀疏图的高光谱图像判别分析

研究了用于高光谱图像降维的保持稀疏性的图构建方法。特别地，在存在有标签样本的情况下，提出了一种基于稀疏图的判别分析方法。通过强制投影沿着样本与最能代表它的类内样本聚类的方向进行，可以增强判别能力。所提出的方法不像传统线性判别分析那样对有标签样本的数量有要求，并且可以通过一个简单的广义特征问题来求解。降维的质量通过具有复合空间-光谱核的支持向量机进行评估。实验结果表明，与在原始数据或通过其他降维方法转换的数据上的性能相比，所提出的基于稀疏图的判别分析能够在显著降低维度的情况下获得更优越的分类性能。