摘要
稀疏表示是一种新型的数据挖掘技术,与传统算法相比,稀疏表示类算法更善于发现隐藏在数据背后的知识,具有优秀的特征发现和保持能力,近年来成为多领域的研究热点.然而,各领域对此技术的表征和描述不尽相同,不利于遥感高光谱图像处理领域的扩展,应用潜力有待深挖.该文在对生物视觉、统计学以及机器学习等领域中稀疏表示的理论基础、研究进展进行总结的基础上,提出了遥感适用的稀疏表示框架,就稀疏表示的模型进行了系统而详尽的描述,重点介绍了稀疏编码及字典学习两个关键问题.基于稀疏表示遥感应用适用性及应用潜力分析的需求,梳理了稀疏表示模型遥感领域的应用,重点分析并统计了高光谱各分支的应用热点与难点.最后,对稀疏表示框架的优势以及高光谱遥感图像处理应用面临的问题进行了总结.
基金项目
国家自然科学基金(61872042)
北京市教委科技计划(KM201811417004)
北京联合大学2019科研项目(ZK50201903)
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