基于馬爾科夫判別譜聚類的極化SAR圖像分類方法
張向榮; 于心源; 唐旭; 侯彪; 焦李成 西安電子科技大學人工智能學院; 智能感知與圖像理解教育部重點實驗室; 國際智能感知與計算聯(lián)合研究中心; 西安710071
關(guān)鍵詞：極化sar 譜聚類 判別譜聚類 多視角譜聚類
摘要：該文針對現(xiàn)有的譜聚類方法用于極化SAR圖像分類時精度較低的問題,提出一種基于馬爾科夫的判別譜聚類方法(MDSC),具有低秩和稀疏分解的特點。該方法首先恢復一個真實的低秩概率轉(zhuǎn)移矩陣,將其作為標準馬爾科夫譜聚類方法的輸入,以減少噪聲對分類結(jié)果的影響;然后在目標函數(shù)中引入判別信息,使極化SAR圖像的數(shù)據(jù)信息能夠得到更加充分地利用;最后采用增廣拉格朗日乘子法來解決低秩和概率單純形約束下的目標函數(shù)優(yōu)化問題。在荷蘭小農(nóng)田、德國、西安和荷蘭大農(nóng)田4個不同數(shù)據(jù)集上的實驗證明,該方法具有較好的準確率,且參數(shù)敏感性較低,表現(xiàn)出了良好的分類性能。
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