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基于二叉树锚点的高光谱快速聚类算法 [Early Posting]

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摘要

高光谱图像聚类问题一直是图像处理领域的一个热点。谱聚类算法是最流行的聚类算法之一,广泛应用于高光谱图像聚类中。然而,因谱聚类算法的计算复杂度较大,导致难以处理大规模的高光谱图像数据。由于二叉树能够较快的选取锚点,同时基于二叉树锚点图充分利用了高光谱图像的光谱和空间特性,保证了聚类性能又降低计算复杂度。然而该聚类算法一般采用有核的聚类方法,因此不可避免的引入了参数调节。因此,在二叉树选取锚点的基础上,本文提出了一种基于二叉树锚点图的高光谱快速聚类算法,该算法创新性地将二叉树选取锚点和无核聚类的方法应用于高光谱图像中。首先,利用二叉树从高光谱数据选取一些具有代表性的锚点;紧接着构造基于锚点的无核相似图,有效避免了人为调节热核参数构造相似图;然后进行谱聚类分析获得聚类结果;最后,将该算法应用到高光谱图像聚类中。该算法不仅提高了聚类速度,并且减少了原有热核参数调节。实验表明,与传统的聚类算法相比,本文算法能够较短的时间内获得更佳的聚类精度。

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补充资料

DOI:10.3788/lop58.021021

作者单位:

    广东工业大学
    广东工业大学
    广东工业大学
    中国人民解放军96630部队
    广东工业大学

引用该论文

许裕雄,杨晓君,蔡湧达,杜晓颜,张鑫. 基于二叉树锚点的高光谱快速聚类算法[J].激光与光电子学进展,2021,58(02):021021.