一种基于稀疏和低秩表示图的高光谱数据降维方法

专利申请号：CN201510977094.2

公 开 号：CN105574548A

发 明 人：李伟 刘佳彬 

代 理 人：沈波

代理机构：11203 北京思海天达知识产权代理有限公司

专利类型：发明专利

申 请 日：20160511

公 开 日：20151223

专利主分类号：G06K9/62(20060101)

关 键 词：低秩 稀疏 高光谱数据 投影矩阵 训练样本 样本点 低维 范数 流形 保持 全局数据结构 最优化准则 数据投影 稀疏表示 原始空间 降维 一种 最优 投影 变换 选取 原始 获取 学习 进行 

摘      要：一种基于稀疏和低秩表示图的高光谱数据降维方法，通过L1范数获取稀疏表示特性，低秩表示的具有保持全局数据结构的特征，本方法通过核范数保持图的低秩特性。本方法包括如下技术内容，1)从原始的高光谱数据中选取一定量的数据用作训练样本。2)对所选的训练样本进行稀疏和低秩表示图的构造。3)通过最优化准则，寻求最优的投影矩阵，使在投影后的低维流形空间里保持2中所构造的图的特性。在原始空间中学习到的样本点间稀疏和低秩表示的特性，通过寻求一个变换投影矩阵，把数据投影到低维流形空间，同样也保持样本点间稀疏和低秩表示的特性。