Classification of Spectropolarimetric Imagery Based on Fuzzy Cluster and Evidence Theory
基于模糊聚类和证据理论的光谱偏振图像分类

为了将光谱偏振信息用于物质分类,提出了一种无监督聚类融合算法.算法结合偏振信息的特性,首先对Stokes参量中的非偏振光强参量、线偏振度参量、偏振角参量进行无监督模糊c均值聚类(FuzzyC-mean,FCM),利用目标表面的偏振特性以及聚类结果分配置信指派,然后对这些置信指派进行加权融合.仿真实验表明了算法的有效性.