遥感图像分割：原型提取谱聚类与集成算法

"应用于遥感图像分割的原型提取谱聚类集成算法 (2012年)，赵凤、刘汉强、范九伦、潘晓英等撰写的研究论文，发表于《武汉大学学报·信息科学版》第37卷第12期，通过广义模糊c-均值聚类和谱聚类方法解决遥感图像分割问题，并引入集成策略优化算法性能。" 遥感图像分割是遥感图像处理中的关键步骤，它涉及到大量数据的处理和复杂类别的归属。由于遥感图像的特性，如数据量大、信息丰富、类别复杂，传统的聚类算法可能无法有效地应对这些挑战。本文提出了一种新的算法，即原型提取谱聚类算法，旨在改善遥感图像的分割效果。 首先，该算法采用广义模糊c-均值（GFCM）聚类算法对遥感图像进行过分割。GFCM是对经典模糊c-均值（FCM）算法的扩展，允许类内成员度的非均匀分布，适应遥感图像中不同区域边界模糊的情况。通过GFCM，可以得到多个潜在的分割区域，并将这些区域的聚类中心作为代表点。 接下来，算法构造了代表点之间的相似性矩阵。这个矩阵反映了各个代表点之间的关系，为后续的谱图划分提供了基础。谱图划分是一种有效的非监督学习方法，通过分析图像数据的谱特性，可以发现潜在的类别结构。在此过程中，代表点被聚类到不同的簇中。 最后，根据代表点的聚类结果，对原始图像的像素进行重新分配，从而得出最终的分割结果。这种方法利用了代表点聚类的信息，提高了分割的准确性和稳定性。 然而，原型提取谱聚类算法存在参数敏感性和随机性的缺点。为了解决这些问题，论文提出了集成策略。集成学习是一种提高模型稳定性和性能的方法，通过组合多个模型的预测来获得更好的结果。在本文中，集成策略被用于多组参数设置下的原型提取谱聚类算法，以增强其鲁棒性并降低对参数选择的依赖。 关键词：遥感图像分割、聚类算法、集成策略。这种集成算法不仅有助于解决参数选择的问题，还能提供更为稳定的分割结果，对于处理具有复杂结构和分布的遥感图像具有显著优势。通过这种方法，研究者们为遥感图像处理提供了一个强大的工具，提高了图像分析的效率和准确性。