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多层谱空间图用于标签噪声高光谱图像分类( Multilayer Spectral-Spatial Graphs for Label Noisy Robust Hyperspectral Image Classification )
J Jiang J Ma X Liu
在高光谱图像分析中，标签信息是一种稀缺资源，不可避免地受到人为和非人为因素的影响，产生了大量的标签噪声。尽管最近的有监督HSI分类方法大多取得了较好的分类效果，但当训练样本中含有标签噪声时，其性能急剧下降。针对这一问题，我们提出了一种基于谱空间图（SSGs）的标签噪声净化方法。特别地，基于光谱和空间相似性构造了一个亲和图，其中一个基于超像素分割的齐次区域中的像素相连，它们的相似性通过光谱特征向量来度量。然后，我们利用构造的亲和图对标签噪声清洗过程进行正则化处理。通过这种方式，我们将标签噪声清除问题转化为一个具有图约束的优化问题。为了充分利用空间信息，我们进一步开发了基于多尺度分割的多层SSGs（MSSGs）。它能有效地融合多层图的互补信息，从而提供比任何由隔离分割得到的单层图更丰富的空间信息。实验结果表明，MSSG降低了标签噪声的水平。与现有技术相比，本文提出的MSSG方法对含有噪声标签的训练数据的分类精度有明显提高。文中还证明了该方法相对于四种主要分类器的显著优势。源代码可在https://github.com/junjun-jiang/mssg上获得。
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