论文部分内容阅读
根据像素的谱特性 ,提出基于 Markov链小波特征空间分解的超谱遥感图像聚类算法 ,并对小波特征空间Markov链聚类问题进行了理论分析。通过小波变换抽取并标记谱矢量小波系数的极值点 ,根据极值点的位置差异程度和相关系数阈值进行 Markov聚类 ,避免了一般聚类算法求欧氏距离造成的时间开销 ,使聚类速度加快。算法中采用模拟退火并逐步降低聚类规模的方法实现 Markov链特征空间在每个温度上的最优聚类。将此算法用于 AVIRIS超谱图像聚类 ,结果表明算法在提高聚类精度、聚类速度等方面有一定的优越性。