自适应高光谱图像聚类：空间-光谱融合新方法

“空间-光谱融合的自适应高光谱图像聚类方法研究 .pdf”是一篇关于高光谱图像处理技术的学术论文，作者为李嫣然和李清勇。该研究关注的问题是传统高光谱图像由于空间分辨率低，导致在聚类和材质鉴别方面的效果不佳，特别是K-Means、ISODATA等聚类算法对预设参数过于依赖，影响了其性能。 高光谱图像是一种包含丰富光谱信息的图像，每一像素都携带多个波段的光谱数据，能够提供对地物精细识别的能力。然而，由于空间分辨率限制，单一像素往往无法充分反映地物的空间特征，这给图像分析带来了挑战。为了改善这一状况，该论文提出了一种新的聚类策略，即结合空间和光谱信息的自适应高光谱图像聚类方法。 该方法基于最大后验概率（MAP-ML）模型，并在K-Means聚类的基础上进行优化。K-Means虽然简单易行，但对初始聚类中心的选择敏感，而MAP-ML模型能更好地考虑到先验概率，提高聚类的准确性。同时，采用迭代类平均（ICM）算法来更新类别标签，进一步提升聚类效果。在聚类过程中，通过贝叶斯信息准则（BIC）来判断是否需要进行合并或分裂操作，以达到最佳的聚类结构。这种方法旨在克服传统方法对参数的过度依赖，实现更合理的图像聚类。 实验结果显示，与K-Means和ISODATA等传统方法相比，该空间-光谱融合的自适应聚类方法在聚类精度和稳定性上都有显著提升，尤其适用于高光谱图像的材质鉴别任务。 关键词涉及的领域包括高光谱图像聚类、空间-光谱融合、自适应算法以及材质鉴别。该研究对于高光谱图像处理领域的理论发展和实际应用，如环境监测、遥感图像分析、地质勘探等领域，都具有重要的参考价值。 这篇论文发表在《中国科技论文在线》上，作者来自北京交通大学计算机与信息技术学院，展示了他们在模式识别、图像检索、机器学习和数据挖掘领域的研究实力。通信联系人李清勇教授的研究方向与本文主题紧密相关，表明该研究团队在这个领域有深厚的学术背景和实践经验。