| 基于新型光谱相似度量的高光谱影像谱聚类算法 |
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| 引用本文： | 陈伟,余旭初,张立福,张鹏强. 基于新型光谱相似度量的高光谱影像谱聚类算法[J]. 计算机科学, 2012, 39(10): 294-299 |
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| 作者姓名： | 陈伟 余旭初 张立福 张鹏强 |
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| 作者单位： | 1. 信息工程大学测绘学院 郑州450052
2. 中科院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室 北京100101 |
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| 摘 要： | 高斯径向基函数是基于光谱向量间欧氏距离的度量,其对于同种地物光谱变化的适应性较弱,使得基于高斯径向基函数的高光谱影像谱聚类算法的性能下降。为了解决该问题,从光谱曲线形状描述出发,基于光谱角度余弦提出了一种新型光谱相似度量,并将其用于构建谱聚类算法的亲和度矩阵。最后利用多组高光谱数据进行了实验分析,结果证明了该算法的有效性。
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| 关 键 词： | 高光谱影像 谱聚类 规范割准则 光谱相似度量 |
Novel Spectral Similarity Measurement Based Spectral Clustering Algorithm in Hyperspectral Imagery |
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| CHEN Wei , YU Xu-chu , ZHANG Li-fu , ZHANG Peng-qiang. Novel Spectral Similarity Measurement Based Spectral Clustering Algorithm in Hyperspectral Imagery[J]. Computer Science, 2012, 39(10): 294-299 |
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| Authors: | CHEN Wei YU Xu-chu ZHANG Li-fu ZHANG Peng-qiang |
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| Affiliation: | 1(Institute of Surveying and Mapping,Information Engineering University,Zhengzhou 450052,China)1(The State Key Laboratory of Remote Sensing Sciences,Institute of Remote Sensing Applications, Chinese Academy of Sciences,Beijing 100101,China)2 |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Hyperspectral image Spectral clustering Normalized cut Spectral similarity measurement |
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