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基于概率潛語義分析模型的高光譜影像層次聚類分析
摘要：將概率潛語義分析模型(PLSA)應(yīng)用于高光譜影像聚類,提出一種基于語義信息的影像聚類方法.首先,利用ISODATA算法獲取影像的初次聚類結(jié)果,從而形成PLSA模型中的視覺詞；其次,利用影像分割算法對(duì)高光譜影像進(jìn)行分割,并將分割體作為PLSA模型的文檔；再次,利用多種最佳聚類類別數(shù)估計(jì)方法確定PLSA模型的潛語義主題的個(gè)數(shù)；進(jìn)而估計(jì)PLSA模型的參數(shù),獲得概率主題內(nèi)視覺詞的概率分布和每個(gè)分割體中各概率主題的混合比例；最后利用統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法獲取每個(gè)影像文檔中各個(gè)視覺詞對(duì)應(yīng)的潛語義主題的類型,從而實(shí)現(xiàn)影像的層次聚類分析.相關(guān)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文的層次聚類結(jié)果較K-MEANS算法、ISODATA算法聚類結(jié)果的面向?qū)ο筇匦愿黠@,其與真實(shí)地物的空間分布更接近. 作者： 易文斌[1]慎利[1]齊銀鳳[2]唐宏[3] Author： YI Wen-bin[1] SHEN Li[1] QI Yin-feng[2] TANG Hong[3] 作者單位： 北京師范大學(xué)地表過程與資源生態(tài)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京100875; 北京師范大學(xué)資源學(xué)院,北京 100875北京師范大學(xué)地表過程與資源生態(tài)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京100875;國土環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)國家測(cè)繪局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇徐州221116北京師范大學(xué)地表過程與資源生態(tài)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京100875;礦山空間信息技術(shù)國家測(cè)繪局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,河南焦作454010;北京師范大學(xué)環(huán)境演變與自然災(zāi)害教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京100875 期 刊： 光譜學(xué)與光譜分析 ISTICEISCIPKU Journal： Spectroscopy and Spectral Analysis 年，卷(期)： 2011, 31(9) 分類號(hào)： O433.4 關(guān)鍵詞： 概率潛語義分析模型 高光譜影像 層次聚類 語義信息 機(jī)標(biāo)分類號(hào)： TP3 TN9 機(jī)標(biāo)關(guān)鍵詞： 基于概率 潛語義 分析模型 高光譜影像 層次聚類分析 Semantic Analysis Based Image ISODATA算法 PLSA 視覺詞 主題 統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 分割算法 K-MEANS算法 語義信息 文檔 空間分布 聚類方法 基金項(xiàng)目： 國家自然科學(xué)基金，高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)基金【基于概率潛語義分析模型的高光譜影像層次聚類分析】相關(guān)文章：
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