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基于優(yōu)勢(shì)集聚類和馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)的高光譜圖像分類算法
關(guān)鍵詞：優(yōu)勢(shì)集 聚類 波段選擇 馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng) 高光譜圖像
摘要：為充分利用高光譜圖像自身豐富的光譜信息和空間信息,提出一種基于優(yōu)勢(shì)集聚類和馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)相結(jié)合的高光譜圖像分類算法。首先,分析高光譜圖像局部空譜一致性,完成對(duì)波段信息量和差異程度的度量,構(gòu)造無(wú)向加權(quán)圖,利用優(yōu)勢(shì)集聚類方法選擇出保留良好結(jié)構(gòu)信息的最優(yōu)波段子集;其次,通過(guò)馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)對(duì)波段選擇后的相鄰像元建立局部空譜一致性,有效利用圖像空間上下文信息;最后,根據(jù)貝葉斯定理,將高光譜圖像分類問(wèn)題轉(zhuǎn)化為最大后驗(yàn)概率的求解問(wèn)題,從而獲得分類結(jié)果。2個(gè)經(jīng)典數(shù)據(jù)集(Indian Pines和Pavia University)的實(shí)驗(yàn)表明,相比其他同類算法,該算法能達(dá)到更高的總體分類精度和Kappa系數(shù)。
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