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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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