本文關(guān)鍵詞：面向高光譜圖像的空譜核半監(jiān)督圖聚類算法研究

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【摘要】：高光譜遙感圖像信息量豐富、分辨率高,具備準(zhǔn)確描述地物的能力。然而,由于其維數(shù)多、數(shù)據(jù)量大,傳統(tǒng)圖像分類方法已不再適用。如何有效挖掘有用信息,實(shí)現(xiàn)高精度地物分類,是一個(gè)亟待解決的問題。本文從高光譜圖像的數(shù)據(jù)特點(diǎn)入手,分別從譜圖聚類以及空-譜聯(lián)合聚類算法兩個(gè)方面進(jìn)行研究,主要工作包括:(1)總結(jié)了半監(jiān)督學(xué)習(xí)、譜圖聚類、核聚類以及結(jié)合空間信息的聚類算法的實(shí)現(xiàn)過程,并介紹了常用的聚類算法和聚類結(jié)果評估標(biāo)準(zhǔn);(2)提出了一種新的面向高光譜圖像的半監(jiān)督復(fù)合核圖聚類算法。針對傳統(tǒng)聚類算法可能存在的計(jì)算繁瑣以及對先驗(yàn)信息利用不充分的問題,本文結(jié)合K近鄰方法與半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法對徑向基函數(shù)和光譜角核函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn),構(gòu)造了復(fù)合核權(quán)重矩陣,并將譜圖理論用于聚類過程,以便更好地發(fā)現(xiàn)高光譜數(shù)據(jù)的本質(zhì)結(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)半監(jiān)督復(fù)合核圖聚類(SSGCK)。在Indian Pine和Botswana高光譜數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法獲得了更準(zhǔn)確的聚類結(jié)果,且可有效降低計(jì)算復(fù)雜度。(3)研究了空-譜聯(lián)合的圖聚類算法。介紹了空間信息知識及空譜信息聯(lián)合的方法,根據(jù)高光譜圖像空間分布的特點(diǎn)--近鄰點(diǎn)多為同類,利用空間信息修正基于光譜信息的樣本近鄰矩陣,本文提出了空譜核半監(jiān)督圖聚類算法(S4GC)。在Indian Pine和Botswana高光譜數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:相對于SSGCK算法,S4GC算法的聚類準(zhǔn)確率提升顯著,對高光譜遙感影像的地物劃分具有更好的效果。綜上所述,本文主要研究了面向高光譜遙感影像的譜圖聚類和空-譜聯(lián)合聚類方法,并通過高光譜遙感數(shù)據(jù)集驗(yàn)證了本文方法地物聚類效果。
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP751

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本文編號：1216757