结合多元信息聚类与空间约束的遥感图像分割方法

来源：信号处理杂志 2017年第5期北京时间：

作者：李玉, 徐秋晔, 林文杰, 赵泉华

摘要：为了解决传统聚类算法对聚类表征特征量的依赖性以及定义的不完备性，结合遥感图像的数据的空间位置关系提出了一种结合多元信息聚类与空间约束的遥感图像分割方法。针对某一聚类数据，以若干数据点(多元)组合的方式遍历其所有数据点，并定义多元组合的互信息，以表征该聚类的类内相似性；通过计算类外像素对类内多元组合的互信息，刻画类间的非相似性。在此基础上建立类内相似性和类间差异性，然后结合两者之间的平衡关系建立目标函数，并将Potts模型扩展到目标函数以加入空间约束，最后通过最大化目标函数实现图像分割。对模拟及真实全色遥感影像分割结果的定性、定量分析表明：结合多元信息聚类与空间约束的遥感影像分割方法可以避免聚类表征特征量的定义，从根本上消除其对图像分割的影响，并充分考虑遥感数据的空间位置关系。

关键词：聚类算法, 多元互信息, 遥感图像分割, 聚类特征量