高光谱图像的主动扩散与 VCA 辅助图像分割
计算机视觉与模式识别
2022-04-14 v1 机器学习
应用统计
摘要
高光谱图像编码了丰富的结构，可被机器学习算法用于材料判别。本文介绍了用于主动材料判别的主动扩散与 VCA 辅助图像分割（ADVIS）。ADVIS 选取高纯度、高密度的像素，这些像素在扩散距离（一种数据依赖的度量）上远离高光谱图像中其他高纯度、高密度的像素。这些像素的 ground truth 标签被查询并传播到图像其余部分。ADVIS 主动学习算法被证明大幅优于其完全无监督聚类算法对应方法，表明引入极少量精心选择的 ground truth 标签可带来高光谱图像中显著更优的材料判别。
引用
@article{arxiv.2204.06298,
title = {Active Diffusion and VCA-Assisted Image Segmentation of Hyperspectral Images},
author = {Sam L. Polk and Kangning Cui and Robert J. Plemmons and James M. Murphy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.06298},
year = {2022}
}
备注
(6 pages, 2 figures). Accepted to Proceedings of IEEE IGARSS 2022