基于馬爾科夫判別譜聚類(lèi)的極化SAR圖像分類(lèi)方法
關(guān)鍵詞：極化sar 譜聚類(lèi) 判別譜聚類(lèi) 多視角譜聚類(lèi)
摘要：該文針對(duì)現(xiàn)有的譜聚類(lèi)方法用于極化SAR圖像分類(lèi)時(shí)精度較低的問(wèn)題,提出一種基于馬爾科夫的判別譜聚類(lèi)方法(MDSC),具有低秩和稀疏分解的特點(diǎn)。該方法首先恢復(fù)一個(gè)真實(shí)的低秩概率轉(zhuǎn)移矩陣,將其作為標(biāo)準(zhǔn)馬爾科夫譜聚類(lèi)方法的輸入,以減少噪聲對(duì)分類(lèi)結(jié)果的影響;然后在目標(biāo)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(lái)解決低秩和概率單純形約束下的目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題。在荷蘭小農(nóng)田、德國(guó)、西安和荷蘭大農(nóng)田4個(gè)不同數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)證明,該方法具有較好的準(zhǔn)確率,且參數(shù)敏感性較低,表現(xiàn)出了良好的分類(lèi)性能。
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