融合高光谱影像三维空谱特征的子空间聚类算法

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为提高高光谱遥感影像的聚类精度,将三维空谱特征和子空间聚类算法相结合,提出一种新的稀疏子空间聚类模型,在关注高光谱影像光谱信息的同时也关注了空间上下文信息。首先提取高光谱影像像素点的三种三维空谱特征;然后通过特征对子空间聚类模型的系数矩阵进行加权,使得像素点可被与它最为相似的像素点稀疏表示,从而获得更好的系数矩阵;最后由系数矩阵通过谱聚类获得更好的聚类结果。算法对四个经典高光谱数据集进行实验,并将实验结果与六种聚类算法进行比较,结果表明,所提出的3DF-SSC算法在四个数据集上获得的聚类精度都比其他
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