基于KL-ISOMAP的高光谱图像彩色可视化

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2018年第1期北京时间：

作者：王立国

单位：王立国,哈尔滨工程大学 信息与通信工程学院, 哈尔滨, 150001,吴飞,哈尔滨工程大学 信息与通信工程学院, 哈尔滨, 150001

摘要：标志点等距映射（L-ISOMAP）作为一种降维方法，在高光谱图像可视化中极具潜力.针对L-ISOMAP算法标志点代表性不足以及计算代价较高的问题，提出了基于K-medoids聚类算法的改进型L-ISOMAP算法（KL-ISOMAP），进而形成可视化方法.该可视化方法由以下几部分组成：1）通过改进型K-medoids算法选择标志点；2）根据相似度剔除相似像元；3）实现剩余像元的非线性降维；4）完成降维结果的可视化.实验结果表明，KL-ISOMAP算法一方面有效地提高了标志点的内在结构代表性，进而取得了更好的可视化效果；另一方面可通过对相似阈值的设置，加快算法的运算速度.由此形成的可视化方法有着较好的视觉效果、距离保持特性以及像元可分性.

关键词：高光谱数据;彩色可视化;标志点选择;L-ISOMAP算法;NK-medoids算法

基金资助：国家自然科学基金（61675051）