%0 Journal Article
%T Novel Spectral Similarity Measurement Based Spectral Clustering Algorithm in Hyperspectral Imagery<br>基于新型光谱相似度量的高光谱影像谱聚类算法
%A CHEN Wei
%A YU Xu-chu
%A ZHANG Li-fu
%A ZHANG Peng-qiang
%A <br>陈伟
%A 余旭初
%A 张立福
%A 张鹏强
%J 计算机科学
%D 2012
%I 
%X 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。
%K Hyperspectral image
%K Spectral clustering
%K Normalized cut
%K Spectral similarity measurement<br>高光谱影像
%K 谱聚类
%K 规范割准则
%K 光谱相似度量
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=64A12D73428C8B8DBFB978D04DFEB3C1&aid=A97816070393C026C578605388E6B93D&yid=99E9153A83D4CB11&vid=7C3A4C1EE6A45749&iid=F3090AE9B60B7ED1&sid=E39A3F4E3A67639B&eid=BF112261B65CB9C9&journal_id=1002-137X&journal_name=计算机科学&referenced_num=0&reference_num=0