采用流形近邻传播聚类的极化SAR图像分类

针对传统近邻传播(Affinity Propagation,AP)聚类算法使用欧式距离构建相似度矩阵,不能有效描述极化SAR数据复杂分布的问题,本文提出一种新的基于联合流形距离的AP聚类算法(CMD-AP)用于极化SAR图像分类。首先将待分类极化SAR图像分割成若干超像素,在相应的极化特征基础上加入图像纹理特征,利用拉普拉斯特征映射算法对特征降维;然后结合相干矩阵Wishart流形和特征矢量欧式流形作为流形距离测度,构造相似性矩阵;最后利用上述相似性矩阵,采用AP聚类算法,对极化SAR图像进行分类。该算法充分考虑了极化SAR数据集潜在的流形结构,将联合的流形距离测度引入AP算法中。实验表明,本文算法提高了极化SAR图像的分类精度,具有更优的区域一致性和边缘保持效果。