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Auteur Haoliang Yuan |
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Hyperspectral image classification based on three-dimensional scattering wavelet transform / Yuan Yan Tang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 5 (mai 2015)
[article]
Titre : Hyperspectral image classification based on three-dimensional scattering wavelet transform Type de document : Article/Communication Auteurs : Yuan Yan Tang, Auteur ; Y. Lu, Auteur ; Haoliang Yuan, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 2467 - 2480 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] classification spectrale
[Termes IGN] diffusion spatiale
[Termes IGN] filtrage numérique d'image
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] transformation en ondelettesRésumé : (Auteur) Recent research has shown that utilizing the spectral-spatial information can improve the performance of hyperspectral image (HSI) classification. Since HSI is a 3-D cube datum, 3-D spatial filtering becomes a simple and effective method for extracting the spectral-spatial information. In this paper, we propose a 3-D scattering wavelet transform, which filters the HSI cube data with a cascade of wavelet decompositions, complex modulus, and local weighted averaging. The scattering feature can adequately capture the spectral-spatial information for classification. In the classification step, a support vector machine based on Gaussian kernel is used as a classifier due to its capability to deal with high-dimensional data. Our method is fully evaluated on four classic HSIs, i.e., Indian Pines, Pavia University, Botswana, and Kennedy Space Center. The classification results show that our method achieves as high as 94.46%, 99.30%, 97.57%, and 95.20% accuracies, respectively, when only 5% of the total samples per class is labeled. Numéro de notice : A2015-518 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2014.2360672 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2014.2360672 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=77524
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 53 n° 5 (mai 2015) . - pp 2467 - 2480[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2015051 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Manifold-based sparse representation for hyperspectral image classification / Yuan Yan Tang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 12 (December 2014)
[article]
Titre : Manifold-based sparse representation for hyperspectral image classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Yuan Yan Tang, Auteur ; Haoliang Yuan, Auteur ; Luoqing Li, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 7606 - 7618 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification spectrale
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] représentation multipleRésumé : (Auteur) A sparsity-based model has led to interesting results in hyperspectral image (HSI) classification. Sparse representation from a test sample is used to identify the class label. However, an ℓ1-based sparse algorithm sometimes yields unstable sparse representation. Inspired by recent progress in manifold learning, two manifold-based sparse representation algorithms are proposed to exploit the local structure of the test samples in corresponding sparse representations for enforcing smoothness across neighboring samples' sparse representations. Using techniques from regularization and local invariance, two manifold-based regularization terms are incorporated into the ℓ1-based objective function. Extensive experiments show that our proposed algorithms obtain excellent classification performance on three classic HSIs. Numéro de notice : A2014-637 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2014.2315209 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2014.2315209 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75053
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 52 n° 12 (December 2014) . - pp 7606 - 7618[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2014121 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible