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基于熵加权K-means全局信息聚类的高光谱图像分类 被引量：14
1
作者 李玉 甄畅 +1 位作者 石雪 赵泉华 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期630-638,共9页
目的高光谱图像波段数目巨大,导致在解译及分类过程中出现"维数灾难"的现象。针对该问题,在K-means聚类算法基础上,考虑各个波段对不同聚类的重要程度,同时顾及类间信息,提出一种基于熵加权K-means全局信息聚类的高光谱图像... 目的高光谱图像波段数目巨大,导致在解译及分类过程中出现"维数灾难"的现象。针对该问题,在K-means聚类算法基础上,考虑各个波段对不同聚类的重要程度,同时顾及类间信息,提出一种基于熵加权K-means全局信息聚类的高光谱图像分类算法。方法首先,引入波段权重,用来刻画各个波段对不同聚类的重要程度,并定义熵信息测度表达该权重。其次,为避免局部最优聚类,引入类间距离测度实现全局最优聚类。最后,将上述两类测度引入K-means聚类目标函数,通过最小化目标函数得到最优分类结果。结果为了验证提出的高光谱图像分类方法的有效性,对Salinas高光谱图像和Pavia University高光谱图像标准图中的地物类别根据其光谱反射率差异程度进行合并,将合并后的标准图作为新的标准分类图。分别采用本文算法和传统K-means算法对Salinas高光谱图像和Pavia University高光谱图像进行实验,并定性、定量地评价和分析了实验结果。对于图像中合并后的地物类别,光谱反射率差异程度大,从视觉上看,本文算法较传统K-means算法有更好的分类结果;从分类精度看,本文算法的总精度分别为92. 20%和82. 96%,K-means算法的总精度分别为83. 39%和67. 06%,较K-means算法增长8. 81%和15. 9%。结论提出一种基于熵加权K-means全局信息聚类的高光谱图像分类算法,实验结果表明,本文算法对高光谱图像中具有不同光谱反射率差异程度的各类地物目标均能取得很好的分类结果。 展开更多
关键词 波段加权 信息熵 类间信息 K-MEANS 高光谱图像 分类
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计算机网络编码技术在无线传感器网络中的应用研究 被引量：1
2
作者 靳皞 《煤炭技术》 CAS 北大核心 2011年第9期214-216,共3页
以无线传感器网络为应用背景,简单介绍了网络编码在节点协同通信、簇内多节点信息交换和分布式数据存储方面的应用,并展望了网络编码在无线传感器网络中未来的研究方向。
关键词 网络编码 无线传感器网络 协同通信 簇内信息交换 分布式数据存储
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