基于超像素锚层收敛选点的高光谱图像聚类算法

来源：电子测量技术杂志2023年第6期北京时间：

作者：杨滔，孙博，杨晓君

单位：广东工业大学信息工程学院 广州 510006

摘要：针对传统高光谱图像聚类算法难以有效处理数据量快速增长的高光谱图像的问题，提出基于超像素锚层收敛选点的高光谱聚类算法。采用SuperPCA对原始数据进行基于超像素切割的降维；利用K-means选取具有代表性的锚点，构建基于锚点的邻接矩阵；通过无核邻近分配的方法构建相似图，避免对热核参数的调整；最后进行谱聚类分析获得聚类结果。在Indian Pines和Pavia Centre高光谱数据集进行仿真实验，结果表明该算法获得的分类图所含错分点更少，地物分布更加平滑，与当前高光谱图像聚类算法相比具有更优的聚类效果。

关键词：高光谱图像;图像分割;降维;锚点图;聚类算法

基金资助：科技部重大研发计划(2018YFB1802100)、广东省重大研发计划(2018B010115001)、广东省面上自然基金 (2021A1515011141)、国家自然基金(61904041)项目资助