基于近邻传播算法的高光谱波段选择

由于高光谱图像具有波段之间相关性高,信息冗余性强等特点,高光谱图像降维是高光谱图像预处理中的重要一步。波段选择在降维的同时能够保留原始数据的物理意义,在很多方面有着应用。近邻传播算法(Affinity PropagationClustering,AP)是Fray等在2007年提出的一种聚类方法。它将全部数据点看作潜在聚类中心,根据数据点之间的相关性进行聚类。论文提出一种基于AP聚类的波段选择方法,将小波变换引入聚类算法中相似度和偏好值的计算。将降维结果输入最小距离分类器进行分类,计算分类准确性,并通过数据集Indiana Pines验证,对比实验结果验证了论文提出方法的有效性。