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摘要:
高斯径向基函数是基于光谱向量间欧氏距离的度量,其对于同种地物光谱变化的适应性较弱,使得基于高斯径向基函数的高光谱影像谱聚类算法的性能下降.为了解决该问题,从光谱曲线形状描述出发,基于光谱角度余弦提出了一种新型光谱相似度量,并将其用于构建谱聚类算法的亲和度矩阵.最后利用多组高光谱数据进行了实验分析,结果证明了该算法的有效性.
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文献信息
篇名 基于新型光谱相似度量的高光谱影像谱聚类算法
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 高光谱影像 谱聚类 规范割准则 光谱相似度量
年,卷(期) 2012,(10) 所属期刊栏目 图形图像
研究方向 页码范围 294-299
页数 分类号 TP391.41
字数 6240字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-137X.2012.10.067
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈伟 信息工程大学测绘学院 16 173 7.0 13.0
2 余旭初 信息工程大学测绘学院 92 837 15.0 26.0
3 张鹏强 信息工程大学测绘学院 37 313 9.0 16.0
4 张立福 中科院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室 1 5 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
高光谱影像
谱聚类
规范割准则
光谱相似度量
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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