低秩表示与局部线性嵌入相结合的高光谱图像无监督特征提取

高光谱图像(HSI)为土地覆盖物提供了数百个狭窄的光谱带,因此可以为土地覆盖物分类提供更强大的判别信息。 但是,HSI受高维诅咒的困扰,因此尺寸减小和特征提取对于HSI的应用至关重要。 在本文中,我们提出了一种结合低秩表示和局部线性嵌入(LRR LLE)的HSI的无监督特征提取方法。 所提出的方法可以同时使用HSI内的频谱和空间相关性,其中LRR考虑了空间邻居之间的相关性,对低秩子空间和LLE的并集内在属性进行建模。 在真实的HSI数据集上进行了实验,分类结果表明LRR LLE提取的特征比现有方法更具区分性。