論文の概要: Multiscale Clustering of Hyperspectral Images Through Spectral-Spatial Diffusion Geometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15783v1
• Date: Mon, 29 Mar 2021 17:24:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-30 15:27:18.313856
• Title: Multiscale Clustering of Hyperspectral Images Through Spectral-Spatial Diffusion Geometry
• Title（参考訳）: スペクトル空間拡散幾何によるハイパースペクトル画像のマルチスケールクラスタリング
• Authors: Sam L. Polk and James M. Murphy
• Abstract要約: クラスタリングアルゴリズムはデータセットを類似点のグループに分割する。 本論文の主な貢献は,マルチスケール空間規則化拡散学習(M-SRDL)クラスタリングアルゴリズムである。 マルチスケールクラスタリングフレームワークに空間正規化を組み込むことは、hsiデータに適用するとより滑らかでより一貫性のあるクラスタに対応できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.619814126465206
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Clustering algorithms partition a dataset into groups of similar points. The primary contribution of this article is the Multiscale Spatially-Regularized Diffusion Learning (M-SRDL) clustering algorithm, which uses spatially-regularized diffusion distances to efficiently and accurately learn multiple scales of latent structure in hyperspectral images (HSI). The M-SRDL clustering algorithm extracts clusterings at many scales from an HSI and outputs these clusterings' variation of information-barycenter as an exemplar for all underlying cluster structure. We show that incorporating spatial regularization into a multiscale clustering framework corresponds to smoother and more coherent clusters when applied to HSI data and leads to more accurate clustering labels.
• Abstract（参考訳）: クラスタリングアルゴリズムはデータセットを類似点のグループに分割する。 本論文の主な貢献は,空間正規化拡散距離を用いてハイパースペクトル画像(hsi)における潜在構造の多重スケールを効率的かつ正確に学習するマルチスケール空間正規化拡散学習(m-srdl)クラスタリングアルゴリズムである。 M-SRDLクラスタリングアルゴリズムは、HSIから多くのスケールのクラスタリングを抽出し、これらのクラスタリングのインフォメーションバリセンターのバリエーションを、すべての基盤となるクラスタ構造の例として出力する。 マルチスケールクラスタリングフレームワークに空間正規化を組み込むことは、hsiデータに適用するとより滑らかでより一貫性のあるクラスタに対応し、より正確なクラスタリングラベルをもたらすことを示す。

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