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结合自适应类间对惩罚与光谱相似性的马尔可夫随机场在高光谱图像分类中的应用

DOI：10.1109/TGRS.2018.2874077 期刊：IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 出版年份：2018 更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要： 本文提出了一种新颖的马尔可夫随机场（MRF）方法，通过整合自适应类间对惩罚项（aICP2）与光谱相似性信息（SSI）实现高光谱图像（HSI）分类。aICP2结构化地结合了K(K-1)/2个（K为类别数）经典"波茨模型"与对应的K(K-1)/2个交互系数，通过创新方式解决基于MRF的高光谱分类中同质区域校正不足与类边界过度平滑的关键问题。该方法根据原始分类图的类间可分性与空间混淆程度，假设不同类对在MRF平滑过程中应分配差异化惩罚权重：采用改进的Fisher比率（基于训练集）度量类间可分性，利用灰度共生矩阵评估空间混淆程度，进而构建融合两者的aICP2——对严重混淆的类对施加较大惩罚以保证充分平滑，反之则减小惩罚。此外引入SSI?；だ啾咴涤胂附?，使相邻像素的惩罚值降低，最终形成aICP2与SSI的集成方法aICP2ssi。该改进方案在空间维度同时实现类间对与像素级的自适应优化，采用基于图割的α-β交换算法求解能量函数。真实高光谱数据实验表明，该方法在分类精度与区域一致性方面均优于对比的MRF方法及其他光谱-空间方法。
作者： Chao Pan，Xinbo Gao，Ying Wang，Jie Li
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

通过融合自适应类间惩罚项与光谱相似性信息，解决基于MRF的高光谱图像分类中同质区域校正不足与类别边界过度平滑的关键问题。

研究成果

所提出的aICP2ssi方法在基于MRF的高光谱图像分类中实现了类间对与像素间的自适应惩罚，在保持类别边界和细微细节的同时，为与不同类别混淆相关的不同同质区域提供适当的平滑度。在三个高光谱数据集上的实验结果验证了该框架相较于参考的基于MRF的方法及其他光谱-空间方法的优越性。

研究不足

该研究未涉及通过自适应调整空间能量整体强度来实现μ的优化问题，这在基于MRF的分类中是一个重要议题。此外，还可探索更高效的边缘保持策略以及更多用于光谱相似性和类别可分性的测量方法。

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