传统模糊聚类方法以像元光谱信息为基础,通过相似性准则在特征空间内进行自动聚集。高光谱图像聚类过程往往受到混合像元和“同物异谱”现象的影响,造成结果噪声和破碎严重,导致算法难以适应于高光谱图像地物识别。针对传统聚类算法的不...传统模糊聚类方法以像元光谱信息为基础,通过相似性准则在特征空间内进行自动聚集。高光谱图像聚类过程往往受到混合像元和“同物异谱”现象的影响,造成结果噪声和破碎严重,导致算法难以适应于高光谱图像地物识别。针对传统聚类算法的不足,考虑邻域像元间相关性和连续性即上下文特征,文章提出了一种新的基于空间权重自适应马尔科夫随机场模型(markov random field,MRF)的高光谱图像模糊聚类算法,在模糊C-均值聚类目标函数中引入空间项,并采用自适应权重系数控制其在聚类中的影响程度,将空间信息自适应地引入聚类过程中。通过模拟及真实高光谱数据实验证明,较仅使用光谱及分类后处理滤波算法,该算法有效提高了高光谱图像聚类的精度和抗噪能力。展开更多
在监督TS-MRF(tree-structured Markov random field)分割中,人工指定遥感影像的分层结构交互复杂且有一定的随意性。为了解决这个问题,提出一种新的基于集合划分的分层结构自动提取算法。该算法使用二叉树结构表示分层结构,并根据集合...在监督TS-MRF(tree-structured Markov random field)分割中,人工指定遥感影像的分层结构交互复杂且有一定的随意性。为了解决这个问题,提出一种新的基于集合划分的分层结构自动提取算法。该算法使用二叉树结构表示分层结构,并根据集合划分准则对遥感影像中的基本类别集合逐层划分,从而自顶向下地逐步获取分层结构。实验结果表明,该算法需要人工交互少、容易解译,且能保证监督TS-MRF影像分割的准确率和效率。展开更多
文摘传统模糊聚类方法以像元光谱信息为基础,通过相似性准则在特征空间内进行自动聚集。高光谱图像聚类过程往往受到混合像元和“同物异谱”现象的影响,造成结果噪声和破碎严重,导致算法难以适应于高光谱图像地物识别。针对传统聚类算法的不足,考虑邻域像元间相关性和连续性即上下文特征,文章提出了一种新的基于空间权重自适应马尔科夫随机场模型(markov random field,MRF)的高光谱图像模糊聚类算法,在模糊C-均值聚类目标函数中引入空间项,并采用自适应权重系数控制其在聚类中的影响程度,将空间信息自适应地引入聚类过程中。通过模拟及真实高光谱数据实验证明,较仅使用光谱及分类后处理滤波算法,该算法有效提高了高光谱图像聚类的精度和抗噪能力。
文摘在监督TS-MRF(tree-structured Markov random field)分割中,人工指定遥感影像的分层结构交互复杂且有一定的随意性。为了解决这个问题,提出一种新的基于集合划分的分层结构自动提取算法。该算法使用二叉树结构表示分层结构,并根据集合划分准则对遥感影像中的基本类别集合逐层划分,从而自顶向下地逐步获取分层结构。实验结果表明,该算法需要人工交互少、容易解译,且能保证监督TS-MRF影像分割的准确率和效率。
