THUẬT TOÁN PHÂN CỤM MỜ CỘNG TÁC VÀ GIẢM CHIỀU DỮ LIỆU CHO BÀI TOÁN PHÂN CỤM ẢNH VỆ TINH SIÊU PHỔ
Từ khóa:
Hình ảnh siêu phổ; phân cụm mờ; hợp tác phân cụm; giảm tính năng.Tóm tắt
Ảnh vệ tinh siêu phổ (Hyperspectral Satelline Images - HSI) gần đây đã nhận
được sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu và được ứng dụng trong nhiều lĩnh
vực khác nhau. Phân cụm là một bài toán cơ bản trong xử lý ảnh siêu phổ, đồng
thời nó cũng là một trong những bước khó nhất bởi vì hảnh siêu phổ có hàng
trăm kênh và đòi hỏi tính toán với hiệu năng cao. Trong bài báo này, chúng tôi
đưa ra giải pháp phân cụm ảnh siêu phổ bằng cách sử dụng thuật toán phân cụm
mờ cộng tác sau khi đã thực hiện giảm chiều dữ liệu ảnh siêu phổ với phép chiếu
ngẫu nhiên dựa trên định lý Johnson Lindenstrauss (Thuật toán C2JL). Các kết
quả thử nghiệm với tập dữ liệu ảnh vệ tinh siêu phổ và các chỉ số đánh giá cho
thấy phương pháp đề xuất cho kết quả tốt hơn các phương pháp đã có.
