基于概率潜语义分析模型的高光谱影像层次聚类分析

摘要：

将概率潜语义分析模型(PLSA)应用于高光谱影像聚类,提出一种基于语义信息的影像聚类方法.首先,利用ISODATA算法获取影像的初次聚类结果,从而形成PLSA模型中的视觉词；其次,利用影像分割算法对高光谱影像进行分割,并将分割体作为PLSA模型的文档；再次,利用多种最佳聚类类别数估计方法确定PLSA模型的潜语义主题的个数；进而估计PLSA模型的参数,获得概率主题内视觉词的概率分布和每个分割体中各概率主题的混合比例；最后利用统计模式识别方法获取每个影像文档中各个视觉词对应的潜语义主题的类型,从而实现影像的层次聚类分析.相关实验结果表明,本文的层次聚类结果较K-MEANS算法、ISODATA算法聚类结果的面向对象特性更明显,其与真实地物的空间分布更接近.

关键词：概率潜语义分析模型、高光谱影像、层次聚类、语义信息

所属期刊栏目：31

分类号：O433.4(光学)

资助基金：国家自然科学基金项目40901217, 41071259;高等学校博士学科点专项基金项目20090003120017

在线出版日期：2012-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2471-2475