整合超像元分割和峰值密度的高光谱图像聚类

发布时间：2017-09-23 15:00

  本文关键词：整合超像元分割和峰值密度的高光谱图像聚类

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【摘要】：目的传统图像聚类算法多利用像元的光谱信息,较少考虑图像的空间信息,容易受到噪声干扰。针对该问题,提出一种整合超像元分割(SLIC)和峰值密度(DP)的高光谱图像聚类算法。方法首先,利用超像元分割技术对高光谱图像进行分割并提取超像元光谱特征;然后,根据提取的超像元光谱特征,计算其峰值密度信息,搜索超像元光谱簇,构建像元与类别间的隶属度关系。最后,利用高光谱模拟数据以及两组真实高光谱图像评价算法的鲁棒性和精度。结果在不同信噪比的模拟数据中,SLIC-DP算法在调整芮氏指标(ARI)最优的条件下,较K-means和SLIC-Kmeans的方差降低61.86%和41.61%,体现优越的鲁棒性。在高光谱数据集Salinas-A和Indian Pines中,SLIC-DP算法的ARI为0.777 1和0.325 7,较K-Means和SLIC-KMeans聚类算法分别增长10.71%,5.01%与78.86%,25.27%。结论本文算法抗噪声能力强,充分利用空间信息与光谱信息,有效提升高光谱图像聚类精度。经验证,能满足高光谱图像信息提取和分析的要求,可进一步推广和研究。
【作者单位】： 郑州大学信息工程学院;中国科学院遥感与数字地球研究所;
【关键词】： 高光谱图像 聚类 峰值密度 超像元 分割
【基金】：国家自然科学基金项目(41571349,41325004,41301383)~~
【分类号】：TP751
【正文快照】： 第21卷/第10期/2016年10月于文博,王忠勇,李山山,孙旭/整合超像元分割和峰值密度的高光谱图像聚类0引言高光谱图像包含连续的地物光谱曲线,分类技术借助像元光谱或空间特征将其归类[1],是提取高光谱图像基础信息,辨别图像与地物的对应关系,辅助人工目视解译的重要方法。分类算

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