引入负相似的高光谱图像半监督分类

来源：信号处理杂志 2015年第4期北京时间：

作者：王立国, 王雪君, 郝思媛

摘要：高光谱图像数据体现为波段多、地物标签获取困难大、谱信息抗干扰能力弱等特征，容易引起维数灾难、光谱空间变异性等问题，从而影响分类器的分类精度。针对这些问题，本文将负相似信息引入到拉普拉斯支持向量机（Laplacian Support Vector Machine, LapSVM）的流形正则化项中，提出了一种引入负相似的拉普拉斯支持向量机（Dissimilarity in Laplacian Support Vector Machine, Diss-LapSVM）分类算法，抑制光谱空间变异对分类结果的影响。同时，本文提出利用线性近邻传播（Linear Neighborhood Propagation, LNP）算法构造图的拉普拉斯矩阵，更有效地引入无标签样本的信息。实验结果表明，本文算法的分类精度得到了提高，特别是对光谱特征相似的地物。

关键词：高光谱图像, 负相似, LapSVM算法, LNP算法, 半监督分类