sar图像局部非线性分布特征及提取算法

谱聚类是当今机器学习领域的研究热点,大多数算法用于图像分割。由于谱聚类能够刻画数据在低维空间内的主要特性,因此分析了谱聚类表示特征的原理,构造了一种面向图像子块的非线性局部特征,提出了相应的特征提取算法,用于刻画sar图像分块的性质。这些特征由谱聚类产生的若干特征值构成的向量组成,然后经过傅里叶变换得到,因而具有平移不变性。在计算的过程中,可以采用nystrm等方法解决谱聚类中矩阵不可逆问题。为了避免减弱局部特性差异,在子块相似性计算中采用了明氏距离。实验验证了所提特征的有效性。