賴星錦，鄭致遠(yuǎn)，杜曉顏，徐莎*，楊曉君

基于超像素錨圖二重降維的高光譜聚類算法

賴星錦1，鄭致遠(yuǎn)2，杜曉顏3，徐莎1*，楊曉君1

（1.廣東工業(yè)大學(xué) 信息工程學(xué)院，廣州 510006； 2.火箭軍工程大學(xué) 第五大隊(duì)，西安 710025； 3.96962部隊(duì)，北京 102206）（ ? 通信作者電子郵箱sally.xu@gdut.edu.cn）

針對(duì)傳統(tǒng)譜聚類算法難以應(yīng)用于大規(guī)模高光譜圖像，以及現(xiàn)有的改進(jìn)譜聚類算法對(duì)大規(guī)模高光譜圖像的處理效果不佳的問(wèn)題，為降低聚類數(shù)據(jù)的復(fù)雜度，以降低聚類過(guò)程的計(jì)算成本從而多方面提升聚類性能，提出一種基于超像素錨圖二重降維的高光譜聚類算法。首先，對(duì)高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析（PCA）處理，并針對(duì)高光譜圖像的區(qū)域特性對(duì)其進(jìn)行基于超像素切割的降維；其次，通過(guò)構(gòu)造錨圖的思想對(duì)上一步所得數(shù)據(jù)進(jìn)行錨點(diǎn)的選取，并構(gòu)建鄰接錨圖來(lái)實(shí)現(xiàn)二重降維，從而進(jìn)行譜聚類；同時(shí)，為去除算法運(yùn)行中人為調(diào)節(jié)參數(shù)的環(huán)節(jié)，在構(gòu)建錨圖時(shí)采用一種去除高斯核的無(wú)核錨圖構(gòu)造方式以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)構(gòu)圖。在Indian Pines數(shù)據(jù)集和Salinas數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提算法在保證可用性與低耗時(shí)的前提下可提高聚類的整體效果，從而驗(yàn)證了所提算法能提高聚類的質(zhì)量與性能。

高光譜圖像；超像素切割；錨圖；譜聚類；降維

0 引言

高光譜遙感技術(shù)可以在得到地表物體遙感圖像的同時(shí)獲取目標(biāo)幾十個(gè)甚至幾百個(gè)連續(xù)譜段，提供豐富信息用于地面物體精準(zhǔn)識(shí)別與分類，在國(guó)防安全、農(nóng)業(yè)調(diào)查、環(huán)境監(jiān)測(cè)等方面發(fā)揮重要作用，這令高光譜圖像研究成為21世紀(jì)遙感領(lǐng)域最重要的研究方向之一［1-4］。

高光譜圖像擁有豐富信息的同時(shí)具有大量冗余信息，給高光譜圖像后續(xù)特征信息判別帶來(lái)了一些困難［5］，因此，對(duì)高光譜數(shù)據(jù)集的降維預(yù)處理尤為重要。無(wú)監(jiān)督降維技術(shù)中，最廣泛應(yīng)用的手段之一是主成分分析（Principal Component Analysis， PCA），PCA傾向于尋找正交變換來(lái)最大化投影數(shù)據(jù)的總方差。然而，高光譜圖像中不同區(qū)域具有不同的變換向量，僅對(duì)其進(jìn)行PCA的后果是樣本之間的相關(guān)性可能會(huì)丟失，對(duì)高光譜圖像的降維效果并不理想。對(duì)此，針對(duì)降維算法在高光譜圖像上的應(yīng)用，許多學(xué)者進(jìn)行了廣泛的研究：文獻(xiàn)［6］針對(duì)高光譜不同區(qū)域具有不同光譜特征的特點(diǎn)，提出了一種簡(jiǎn)單有效的超像素降維方法用于提取高光譜圖像的特征；文獻(xiàn)［7］通過(guò)帶分組技術(shù)改進(jìn)方法，為擴(kuò)展形態(tài)輪廓的生成提供了合適的基礎(chǔ)圖像；文獻(xiàn)［8］將基于多尺度顯著性檢測(cè)的視覺(jué)注意機(jī)制引入到高光譜影像的噪聲去除和圖像增強(qiáng)處理中，并基于分層聚類算法，提出一種結(jié)合聚類降維和視覺(jué)注意機(jī)制的高光譜影像分類方法。

為進(jìn)一步提高譜聚類算法在高光譜聚類應(yīng)用上的性能與精度，本文提出一種基于超像素錨圖二重降維的高光譜聚類（Super-pixel Dimension-reduction Anchor Spectral Clustering， SDASC）算法。該算法創(chuàng)新性地將基于超像素降維的方法與構(gòu)建鄰接錨圖進(jìn)行融合處理。針對(duì)高光譜圖像各區(qū)域特征不同的特點(diǎn)，首先基于超像素降維對(duì)高光譜圖像進(jìn)行初步處理；隨后對(duì)超像素降維得到的數(shù)據(jù)集進(jìn)行錨點(diǎn)選?。辉诖嘶A(chǔ)上去除熱核參數(shù)，避免人工調(diào)節(jié)參數(shù)，構(gòu)造基于錨點(diǎn)的無(wú)核關(guān)系圖進(jìn)行譜聚類分析并獲得聚類結(jié)果。通過(guò)Indian Pines數(shù)據(jù)集和Salinas數(shù)據(jù)集的仿真，驗(yàn)證了SDASC算法能夠有效地處理大規(guī)模高光譜數(shù)據(jù)。

1 相關(guān)原理

1.1　PCA降維

1.2　熵率超像素分割

1.3　多尺度分割

1.4　譜聚類分析

譜聚類的目標(biāo)函數(shù)為：

2 本文方法

2.1　SDASC算法

文獻(xiàn)［9-11］中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于錨圖構(gòu)建的譜聚類算法在高光譜應(yīng)用上雖然能加快聚類速度，但是精度依舊不高，原因一方面是譜聚類本身適合處理小樣本、各簇分布較為均勻、類別數(shù)較少的數(shù)據(jù)集，大部分高光譜數(shù)據(jù)集并沒(méi)有這種特點(diǎn)；另一方面是錨點(diǎn)的選取有較強(qiáng)的隨機(jī)性和樣本整體性，錨點(diǎn)選取的結(jié)果間接影響了聚類結(jié)果，在高光譜圖像中，由于圖像各區(qū)域?qū)?yīng)不同物體且區(qū)域劃分大小不一致，所以單純對(duì)圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行整體錨點(diǎn)的選取是不合適的，易出現(xiàn)數(shù)據(jù)相關(guān)性丟失、數(shù)據(jù)無(wú)法較好保留等問(wèn)題。針對(duì)此問(wèn)題，本文結(jié)合對(duì)高光譜降維效果較佳的超像素降維與基于錨點(diǎn)構(gòu)圖的思想，提出一種運(yùn)行時(shí)間與聚類精度兼顧的基于超像素錨圖二重降維的高光譜聚類算法。算法流程如圖1所示。

圖1　SDASC算法流程

本算法步驟描述如下：

步驟一 針對(duì)高光譜圖像信息量過(guò)大、數(shù)據(jù)量冗余的缺點(diǎn)對(duì)高光譜圖像進(jìn)行初步PCA降維，從而達(dá)到去除噪聲干擾、提取主要信息、方便后續(xù)處理高光譜圖像的目的。

步驟三 對(duì)上一步所得數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行錨圖的選點(diǎn)，在本文算法中采用的是隨機(jī)選點(diǎn)法，由于經(jīng)過(guò)兩次降維，所以隨機(jī)選點(diǎn)法得到的錨圖矩陣在后續(xù)參與聚類中既保證精度不會(huì)太差也保證較高的聚類速度。其中，在構(gòu)建錨圖時(shí)為避免人工調(diào)節(jié)額外的高斯參數(shù)，引入了無(wú)核自適應(yīng)構(gòu)建錨圖的方法，進(jìn)一步提升了聚類的速度。

步驟四 譜聚類分析，最終得到聚類后的結(jié)果。

2.2　多尺度降維融合

針對(duì)每一個(gè)通過(guò)超像素切割切分好的區(qū)域，進(jìn)行PCA降維處理，隨后將各個(gè)區(qū)域提取出來(lái)的主成分組合起來(lái)，形成降維后的數(shù)據(jù)集，利用基于多數(shù)投票的決策融合策略對(duì)圖像不同尺度分割后不同的分類結(jié)果進(jìn)行融合：

2.3　錨圖去核自適應(yīng)構(gòu)圖方法

Using above boundary conditions, the coefficients are obtained as

SDASC算法具體如下。

算法1 SDASC算法。

2.4　時(shí)間復(fù)雜度分析

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

3.1　數(shù)據(jù)集介紹

為驗(yàn)證SDASC算法在高光譜圖像上的聚類性能，本文所用高光譜數(shù)據(jù)集為Indian Pines數(shù)據(jù)集和Salinas數(shù)據(jù)集。Indian Pines數(shù)據(jù)集是AVIRIS設(shè)備于美國(guó)印第安納州西北部獲取的印度松高光譜圖像數(shù)據(jù)，圖像成像大小為145×145，物體標(biāo)簽個(gè)數(shù)為16，光譜帶數(shù)量為220；去除部分噪聲帶后，用于實(shí)驗(yàn)研究的為21 025個(gè)總樣本數(shù)與200個(gè)光譜帶。Salinas數(shù)據(jù)集是AVIRIS設(shè)備在加利福尼亞州薩利納斯山谷采集的高光譜圖像，圖像大小為512×217，地物共有16類，光譜帶有224個(gè)；去除部分噪聲帶后，用于實(shí)驗(yàn)研究的光譜帶為204個(gè)，圖像像素總數(shù)為111 104。

3.2　實(shí)驗(yàn)指標(biāo)

本實(shí)驗(yàn)的對(duì)照方法包括-means、譜聚類（Spectral Clustering， SC）兩種傳統(tǒng)聚類算法與文獻(xiàn)［9］提出的SCAG算法、文獻(xiàn)［20］提出的加入非負(fù)松弛項(xiàng)的改進(jìn)譜聚類（Scalable Graph-based Clustering with Nonnegative Relaxation， SGCNR）算法、文獻(xiàn)［21］提出的基于結(jié)構(gòu)圖學(xué)習(xí)的快速譜嵌入聚類（Fast Spectral Embedded Clustering based on Structured Graph Learning， FSECSGL）算法。同時(shí)，為測(cè)試SDASC算法在原基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)據(jù)集降維處理的效果，將SDASC算法的聚類效果與超像素降維結(jié)合譜聚類（Spectral Clustering based on Super-pixel Principal Component Analysis， SPCA-SC）的效果進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。

表1　實(shí)驗(yàn)環(huán)境

本文采用總準(zhǔn)確度（Overall Accuracy， OA）、平均準(zhǔn)確度（Average Accuracy， AA）、一致性系數(shù)Kappa、運(yùn)行時(shí)間Time和聚類結(jié)果圖作為實(shí)驗(yàn)評(píng)估指標(biāo)。表2為各個(gè)算法的計(jì)算時(shí)間復(fù)雜度對(duì)比。

表2　各個(gè)算法的計(jì)算時(shí)間復(fù)雜度對(duì)比

3.3　Indian Pines數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)分析

表3為本文算法與其他算法在Indian Pines數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比，表中對(duì)最佳的結(jié)果進(jìn)行加粗標(biāo)記。就評(píng)價(jià)指標(biāo)而言，SDASC算法的AA、OA、Kappa分別達(dá)到60.46%、34.65%、和28.69%。與-means算法相比，SDASC算法的AA、OA、Kappa分別提高了24.13個(gè)百分點(diǎn)、0.44個(gè)百分點(diǎn)、1.80個(gè)百分點(diǎn)，耗時(shí)降低了86.67%；SC算法運(yùn)行時(shí)間最長(zhǎng)，聚類精度不高，驗(yàn)證了譜聚類算法在高光譜上應(yīng)用效果不佳的特點(diǎn)；與SCAG算法、SGCNR算法、SPCA-SC算法、FSECSGL算法等改進(jìn)譜聚類算法相比，SDASC的運(yùn)行時(shí)間最少，并有大幅提升，相較于耗時(shí)第二少的1.7 s運(yùn)行耗時(shí)少了76.47%；平均準(zhǔn)確度AA最高，較次高數(shù)值提升41.16%；總準(zhǔn)確度OA指標(biāo)排名第二，比SPCA-SC的OA低0.33個(gè)百分點(diǎn)；Kappa系數(shù)排名第一，較第二提高0.16個(gè)百分點(diǎn)。

表3　SDASC與其他算法在Indian Pines數(shù)據(jù)集上的比較

從圖2可見(jiàn)，SDASC算法得到的聚類圖錯(cuò)分點(diǎn)與噪聲點(diǎn)更少，地物分布平滑，噪聲點(diǎn)聚類的視覺(jué)效果得到顯著的改善。因此可以看出，在Indian Pines數(shù)據(jù)集聚類中，使用SDASC算法聚類是有益的。SDASC算法充分利用高光譜圖像的空間信息進(jìn)行有效降維，并與錨圖的思想結(jié)合，達(dá)到二次降維的效果，既有效保存圖像的主要信息又大幅提升了運(yùn)行速度，進(jìn)一步提高了算法聚類性能。

圖2　在Indian Pines數(shù)據(jù)集上不同算法的聚類效果

3.4　Salinas數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)分析

表4為本文算法與其他算法在Salinas數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比，表中對(duì)最佳的結(jié)果進(jìn)行加粗標(biāo)記。SDASC算法的AA、OA、Kappa數(shù)值分別達(dá)到81.50%、57.84%、54.42%。由表4可知，SC、SPCA-SC算法已經(jīng)因?yàn)閮?nèi)存溢出（Out of Memory， OM），無(wú)法應(yīng)用在Salinas數(shù)據(jù)集上。與-means算法相比，SDASC算法的AA提升了26%，OA降低了1.8%，Kappa系數(shù)提升了1.1%，時(shí)間降低了51%；與基于錨點(diǎn)選取的SCAG算法比較，SDASC算法的AA提升了20%，OA提升了28%，Kappa系數(shù)提升了36%，運(yùn)行時(shí)間減少了5%；與SGCNR算法比較，SDASC算法的AA提升了約25%，OA提升了21%，Kappa系數(shù)提升了27%，運(yùn)行時(shí)間減少了86%；與FSECSGL相比，運(yùn)行時(shí)間上減少了99%左右，而AA、OA、Kappa三個(gè)指標(biāo)分別提升了67%、82%、139%。

表4　SDASC與其他算法在Salinas數(shù)據(jù)集上的比較

與Indian Pines數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)類似，SDASC處理Salinas高光譜圖像可以進(jìn)一步提高聚類精度。由于高光譜地物復(fù)雜且具有不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，-means算法在聚類過(guò)程中無(wú)法確保每一個(gè)指標(biāo)的數(shù)值都為最佳，基于SC的改進(jìn)算法容易出現(xiàn)精度不高、耗時(shí)長(zhǎng)、堆內(nèi)存溢出（OM）等問(wèn)題，而SDASC算法在對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行超像素降維與錨點(diǎn)選取后，性能指標(biāo)在AA和 Kappa 上都是最高的，OA與最高值也相差不大。由圖3可知，相較于其他算法的處理效果，SDASC的聚類圖像噪聲點(diǎn)、錯(cuò)分點(diǎn)更少，區(qū)域邊界分明，視覺(jué)上的體驗(yàn)更好。

圖3　在Salinas數(shù)據(jù)集上不同算法聚類效果

3.5　實(shí)驗(yàn)結(jié)論

綜上可看出，本文提出的SDASC算法可以有效降低譜聚類算法在高光譜圖像處理中的計(jì)算耗時(shí)，并提高聚類精度。

4 結(jié)語(yǔ)

針對(duì)傳統(tǒng)譜聚類算法應(yīng)用在高光譜圖像上容易內(nèi)存溢出，改進(jìn)譜聚類算法在高光譜圖像應(yīng)用上聚類精度低、耗時(shí)長(zhǎng)的問(wèn)題，提出了一種基于超像素錨圖二重降維的快速高光譜圖像聚類方法。SDASC算法創(chuàng)新性地將PCA、超像素降維、構(gòu)建錨圖、無(wú)核去參的方法與譜聚類融合并應(yīng)用于高光譜圖像中。該算法首先對(duì)高光譜圖像進(jìn)行降維處理，考慮了高光譜圖像多區(qū)域特征不同的特性，對(duì)其進(jìn)行了超像素降維處理，有效去除冗余信息，隨后進(jìn)行錨點(diǎn)提取，在構(gòu)建錨圖的過(guò)程中進(jìn)行了去除高斯核優(yōu)化。為驗(yàn)證本文算法的優(yōu)越性，分別在Indian Pines與Salinas高光譜數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，將算法的聚類指標(biāo)AA、OA、Kappa與運(yùn)行耗時(shí)和其他算法進(jìn)行了對(duì)比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明，SDASC算法能夠有效處理高光譜圖像，在降低計(jì)算耗時(shí)的同時(shí)提升聚類精度。

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LAI Xingjin， born in 1998， M. S. candidate. His research interests include clustering algorithm.

ZHENG Zhiyuan， born in 2000. His research interests include dimension reduction algorithm.

DU Xiaoyan， born in 1980， engineer. Her research interests include data mining.

XU Sha， born in 1988， Ph. D.， lecturer. Her research interests include data mining.

YANG Xiaojun， born in 1983， Ph. D.， associate professor. His research interests include clustering algorithm， intelligent information processing.

Hyperspectral clustering algorithm by double dimension-reduction based on super-pixel and anchor graph

LAI Xingjin1， ZHENG Zhiyuan2， DU Xiaoyan3， XU Sha1*， YANG Xiaojun1

（1，，510006，；2，，’710025，；396962，102206，）

Traditional spectral clustering algorithms are difficult to be applied to large-scale hyperspectral images， and the existing improved spectral clustering algorithms are not effective in processing large-scale hyperspectral images. To address these problems， a hyperspectral clustering algorithm based on double dimension-reduction of super-pixel and anchor graph was proposed to reduce the complexity of clustering data that is to reduce the computational cost of clustering process， thereby improving the clustering performance in many aspects. Firstly， Principal Component Analysis （PCA） was performed to the hyperspectral image data， and dimension-reduction was carried out to the data based on super-pixel segmentation according to the regional characteristics of hyperspectral image. Then， the anchor points of the data obtained in previous step were selected with the idea of constructing anchor graph. And the adjacent anchor graph was constructed to achieve double dimension-reduction for spectral clustering. At the same time， in order to remove the artificial adjustment of parameters in the operation of the algorithm， a kernel-free anchor graph construction method with the Gaussian kernel removed was used in the construction of anchor graph to achieve automatic graph construction. Experimental results on Indian Pines dataset and Salinas dataset show that the proposed algorithm can improve the overall effects of clustering with guaranteeing availability and low time consumption， thus verifying that the proposed algorithm can improve the quality and performance of clustering.

hyperspectral image; super-pixel segmentation; anchor graph; spectral clustering; dimension-reduction

This work is partially supported by Research and Development Program in Key Areas of Guangdong Province （2018B010115001）， Natural Science Foundation of Guangdong Province （2021A1515011141）.

TP751

A

1001-9081（2022）07-2088-06

10.11772/j.issn.1001-9081.2021050825

2021?05?19；

2021?09?23；

2021?09?28。

廣東省重點(diǎn)領(lǐng)域研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2018B010115001）；廣東省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（2021A1515011141）。

賴星錦（1998—），男，廣東揭陽(yáng)人，碩士研究生，主要研究方向：聚類算法； 鄭致遠(yuǎn)（2000—），男，廣東廣州人，主要研究方向：降維算法； 杜曉顏（1980—），女，河南方城人，工程師，主要研究方向：數(shù)據(jù)挖掘； 徐莎（1988—），女，湖北武漢人，講師，博士，主要研究方向：數(shù)據(jù)挖掘； 楊曉君（1983—），男，安徽潁上人，副教授，博士，主要研究方向：聚類算法、智能信息處理。