一种顾及上下文的遥感影像模糊聚类

模糊聚类是非监督分类中的一类重要方法。传统的模糊聚类方法应用于遥感影像的非监督分类时,均未考虑到邻域像元间的统计依赖关系即上下文信息。针对这一缺陷,在Markov随机场模型框架下,引入了空间隶属度概念,提出了一种顾及上下文信息的模糊聚类算法,有效地提高了聚类精度和抗噪声能力。针对需要预先指定聚类个数的问题,采用了一种兼顾类别内部紧密程度和类别之间分离程度的评价指标,用以检验聚类结果的有效性,从而找出最优的聚类个数,在一定程度上提高了聚类结果的客观性。最后通过实验验证了本文算法的有效性。