基于多分支自编码器的高光谱图像聚类

利用卷积网络提取高光谱图像的空谱特征时,空间信息会对目标地物边缘的点的特征产生不良影响,即产生空间噪声。针对该问题,提出了基于多分支自编码网络的高光谱图像聚类方法。通过基于卷积网络的空间自编码器提取目标点的空谱特征,然后通过光谱自编码网络引入目标点的光谱信息,对空谱特征再次进行编码解码,提纯空谱特征中光谱信息的成分占比,从而降低空谱特征中空间噪声的影响。再通过改进K-means聚类算法,整体提高聚类效果。实验表明,新提出的聚类方法比其他传统的聚类方法取得了更优异的聚类效果。