CN111144463B - 一种基于残差子空间聚类网络的高光谱图像聚类方法 - Google Patents

一种基于残差子空间聚类网络的高光谱图像聚类方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于残差子空间聚类网络的高光谱图像聚类方法，具体包括以下步骤：对原始高光谱图像进行预处理，得到标准化后的空谱样本；构建残差子空间聚类网络，并将所述标准化后的空谱样本输入至所述残差子空间聚类网络，采用梯度下降法进行参数优化，得到非线性自表达系数矩阵C；使用所述非线性自表达系数矩阵C构造相似度矩阵A，并采用谱聚类算法将所述相似度矩阵A分割成k组，从而获得聚类后的k个簇；本发明的有益效果是：将线性的子空间聚类方法扩展至非线性的深度模型中，通过学习面向聚类的深度特征表示，有效解决了高光谱图像无监督分类精度低的问题。

Description

一种基于残差子空间聚类网络的高光谱图像聚类方法
技术领域
本发明涉及高光谱图像分类领域，尤其涉及一种基于残差子空间聚类网络的高光谱图像聚类方法。
背景技术
高光谱图像分类是高光谱遥感应用的重要基础，根据是否使用标记样本，高光谱图像分类可分为监督分类和无监督分类。在过去十几年里，高光谱图像监督分类方法获得了很大的成功，如支持向量机、随机森林、超限学习机等。由于监督分类使用了标记信息，通常可以获得较高的精度，但同时也需要耗费大量人力物力去标记样本，导致有监督分类方法的训练成本过高，不利于在生产实践中的应用。
深度聚类方法目前还没有在高光谱图像聚类中得到应用，而且存在两个问题，一是没有考虑样本数据的全局结构信息，二是训练难度大需要结合预训练。
发明内容
针对现有高光谱图像分类方法中的问题，本发明提出一种新颖的基于深度子空间聚类网络的高光谱图像聚类方法。本发明所述的一种基于深度聚类的高光谱图像聚类方法，具体包括以下步骤：
S101：对原始高光谱图像进行预处理，得到标准化后的空谱样本；
S102：构建残差子空间聚类网络，并将所述标准化后的空谱样本输入至所述残差子空间聚类网络，采用梯度下降法进行参数优化，得到非线性自表达系数矩阵C；
S103：使用所述非线性自表达系数矩阵C构造相似度矩阵A，并采用谱聚类算法将所述相似度矩阵A分割成k组，从而获得聚类后的k个簇。
进一步地，步骤S101中对原始高光谱图像进行预处理，得到标准化后的空谱样本，具体如下：
S201：使用PCA法对原始高光谱图像的B个光谱波段降维至b个波段，得到降维后的高光谱数据，其中0<b<B；
S202：对所述降维后的高光谱数据中的每个像素，采用w×w的滑动窗口取以该像素为中心的邻域块，并使用这些像素块构造N个空谱样本w为所述滑动窗口的长与宽；
S203：对所述空谱样本X采用数据归一化方法对其每个元素进行标准化，使其所有值缩放至[0,1]之间，由此得到标准化后的空谱样本。
进一步地，步骤S102中构建的所述残差子空间聚类网络包括编码器、自表达层和解码器。
进一步地，所述编码器包含多个带ReLu激活和批正则化的卷积层，所述自表达层由一个线性全连接层实现，所述解码器包含多个带ReLu激活和批正则化的反卷积层。
进一步地，所述编码器和所述解码器之间采用对称的恒等连接，形成残差自编码器；所述残差自编码器的损失函数为：
式(1)中，lAE表示所述残差自编码器的损失函数，θ和φ分别表示编码器和解码器的参数，||·||F表示矩阵的F范数。
进一步地，所述自表达层位于所述编码器和所述解码器之间；通过自表达层对所述编码器的输出做线性的自表达，从而获得非线性自表达系数矩阵；所述自表达层的损失函数为：
式(2)中，Z为所述编码器的输出，C为非线性自表达系数矩阵，是对非线性自表达系数矩阵的正则化约束，λ为正则化系数。
进一步地，步骤S102中将所述标准化后的空谱样本输入至所述残差子空间聚类网络，具体为通过对所述非线性自表达系数矩阵施加图正则化，从而将所述标准化后的空谱样本中的全局结构化信息带入至所述残差子空间聚类网络；所述图正则化损失函数为：
lG(C)＝Tr(CLCT) (3)
式(3)中，Tr表示矩阵迹运算，L表示空谱样本的拉普拉斯矩阵，L的表达式为：
L＝D-W (4)
式(4)中，为W的一个元素，表示第i个和第j个空谱样本间的距离，σ为非负因子，/>称为度矩阵，为D的第i行的对角元素，D中其余元素为0。
进一步地，所述残差子空间聚类网络的损失函数为：
式(5)中，α、λ和γ为正则化平衡系数。
进一步地，在构建所述残差子空间聚类网络时，还引入了残差连接来使得反向传播直接达到编码层，以此避免了梯度消失的发生；所述残差连接过程中残差学习的公式为：
式(6)中，Xi表示所述残差子空间聚类网络的第i层输出，表示残差连接过程的输出，h(Xi)表示残差学习。
步骤S103中，相似度矩阵A的公式为：
A＝|C|+|C|T (7)
本发明提供的技术方案带来的有益效果是：将线性的子空间聚类方法扩展至非线性的深度模型中，通过学习面向聚类的深度特征表示，有效解决了高光谱图像无监督分类精度低的问题。
附图说明
图1为本发明实施例中一种基于残差子空间聚类网络的高光谱图像聚类方法的流程图；
图2为本发明实施例中一种基于残差子空间聚类网络的结构图；
图3为本发明实施例中不同的高光谱图像聚类方法获得得结果对比图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地描述。
请参考图1，本发明的实施例提供了一种基于残差子空间聚类网络的高光谱图像聚类方法的，具体包括：
S101：对原始高光谱图像进行预处理，得到标准化后的空谱样本；
S102：构建残差子空间聚类网络，并将所述标准化后的空谱样本输入至所述残差子空间聚类网络，采用梯度下降法进行参数优化，得到非线性自表达系数矩阵C；
S103：使用所述非线性自表达系数矩阵C构造相似度矩阵A，并采用谱聚类算法将所述相似度矩阵A分割成k组，从而获得聚类后的k个簇。
步骤S101中对原始高光谱图像进行预处理，得到标准化后的空谱样本，具体如下：
S201：使用PCA法对原始高光谱图像的B个光谱波段降维至b个波段，得到降维后的高光谱数据，其中0<b<B；
S202：对所述降维后的高光谱数据中的每个像素，采用w×w的滑动窗口取以该像素为中心的邻域块，并使用这些像素块构造N个空谱样本w为所述滑动窗口的长与宽；
S203：对所述空谱样本X采用数据归一化方法对其每个元素进行标准化，使其所有值缩放至[0,1]之间，由此得到标准化后的空谱样本。
步骤S102中构建的所述残差子空间聚类网络包括编码器、自表达层和解码器。编码器、自表达层和解码器的公式表示分别为：
Z＝fθ(X)，和/>θ、φ和C表示编码器、解码器参数。
所述编码器包含多个带ReLu激活和批正则化的卷积层，所述自表达层由一个线性全连接层实现，所述解码器包含多个带ReLu激活和批正则化的反卷积层。
所述编码器和所述解码器之间采用对称的恒等连接，形成残差自编码器；所述残差自编码器的损失函数为：
式(1)中，lAE表示所述残差自编码器的损失函数，θ和φ分别表示编码器和解码器的参数，||·||F表示矩阵的F范数。
所述自表达层位于所述编码器和所述解码器之间；通过自表达层对所述编码器的输出做线性的自表达，从而获得非线性自表达系数矩阵；所述自表达层的损失函数为：
式(2)中，Z为所述编码器的输出，C为非线性自表达系数矩阵，是对非线性自表达系数矩阵的正则化约束，λ为正则化系数。
步骤S102中将所述标准化后的空谱样本输入至所述残差子空间聚类网络，具体为通过对所述非线性自表达系数矩阵施加图正则化，从而将所述标准化后的空谱样本中的全局结构化信息带入至所述残差子空间聚类网络；所述图正则化损失函数为：
lG(C)＝Tr(CLCT) (3)
式(3)中，Tr表示矩阵迹运算，L表示空谱样本的拉普拉斯矩阵，L的表达式为：
L＝D-W (4)
式(4)中，为W的一个元素，表示第i个和第j个空谱样本间的距离，σ为非负因子，/>称为度矩阵，为D的第i行的对角元素，D中其余元素为0。
所述残差子空间聚类网络的损失函数为：
式(5)中，α、λ和γ为正则化平衡系数；式(5)采用Adam算法进行优化，待损失收敛，取C作为非线性的深度自表达系数矩阵。
在构建所述残差子空间聚类网络时，还引入了残差连接来使得反向传播直接达到编码层，以此避免了梯度消失的发生；所述残差连接过程中残差学习的公式为：
式(6)中，Xi表示所述残差子空间聚类网络的第i层输出，表示残差连接过程的输出，h(Xi)表示残差学习。
步骤S103中，相似度矩阵A的公式为：
A＝|C|+|C|T (7)
请参考图2，图2为本发明实施例中残差子空间聚类网络的结构图。图2中(a)为所述残差子空间聚类网络，其包含一个编码器(左虚线框)、自表达层(SE)和解码器(右虚线框)，在编码器和解码器对称的层之间采用恒等连接，其中Conv表示卷积层，G表示图正则化。图2(b)表示对SE层产生的非线性自表达系数矩阵C采用谱聚类(SC)进行分割从而获得聚类结果。本实施例中，残差自编码器的结构如表1中所示。参照表1，将经过预处理后的空谱样本输入到深度残差自编码器网络。编码器使用了两个3×3×32和一个3×3×64的卷积层将数据非线性的变换到潜在空间，解码器使用了一个3×3×64和两个3×3×32的反卷积层重建输入数据，每一层均使用批归一化和ReLU激活函数。
表1本实施例的残差自编码器结构
本实施例中，为了便于说明本发明方法聚类结果的优越性，对SalinasA高光谱数据采用了多种现有聚类方法进行聚类，并与本发明方法的聚类结果进行比较,请参考图3，如图3所示为不同的高光谱图像聚类方法获得得结果对比图，图3(a)为真实分布图,图3(b)-图3(j)分别为谱聚类、稀疏子空间聚类、L2正则化稀疏子空间聚类、低秩子空间聚类、鲁棒非负矩阵分解聚类、子空间聚类网络、图正则化子空间聚类网络、残差子空间聚类网路和本发明方法的聚类结果分布图。由图可以看出，本发明的方法具有最好的聚类效果。为了更加准确地说明本发明方法的聚类准确性，将聚类结果进行量化，获得了高光谱图像聚类方法的聚类准确率比较表，如表2所示，从表中可以清晰地看出本发明所提出方法的分类结果准确率明显高于其他方法。
表2
本发明的有益效果是：将线性的子空间聚类方法扩展至非线性的深度模型中，通过学习面向聚类的深度特征表示，有效解决了高光谱图像无监督分类精度低的问题。
在本文中，所涉及的前、后、上、下等方位词是以附图中各装置位于图中以及设备相互之间的位置来定义的，只是为了表达技术方案的清楚及方便。应当理解，所述方位词的使用不应限制本申请请求保护的范围。
在不冲突的情况下，本文中上述实施例及实施例中的特征可以相互结合。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种基于残差子空间聚类网络的高光谱图像聚类方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
S101：对原始高光谱图像进行预处理，得到标准化后的空谱样本；
S102：构建残差子空间聚类网络，并将所述标准化后的空谱样本输入至所述残差子空间聚类网络，采用梯度下降法进行参数优化，得到非线性自表达系数矩阵C；
S103：使用所述非线性自表达系数矩阵C构造相似度矩阵A，并采用谱聚类算法将所述相似度矩阵A分割成k组，从而获得聚类后的k个簇；
步骤S101中对原始高光谱图像进行预处理，得到标准化后的空谱样本，具体如下：
S201：使用PCA法对原始高光谱图像的B个光谱波段降维至b个波段，得到降维后的高光谱数据，其中0<b<B；
S202：对所述降维后的高光谱数据中的每个像素，采用w×w的滑动窗口取以该像素为中心的邻域块，并使用这些像素块构造N个空谱样本w为所述滑动窗口的长与宽；
S203：对所述空谱样本X采用数据归一化方法对其每个元素进行标准化，使其所有值缩放至[0,1]之间，由此得到标准化后的空谱样本；
步骤S102中构建的所述残差子空间聚类网络包括编码器、自表达层和解码器；
所述编码器包含多个带ReLu激活和批正则化的卷积层，所述自表达层由一个线性全连接层实现，所述解码器包含多个带ReLu激活和批正则化的反卷积层；
所述编码器和所述解码器之间采用对称的恒等连接，形成残差自编码器；所述残差自编码器的损失函数为：
式(1)中，lAE表示所述残差自编码器的损失函数，θ和φ分别表示编码器和解码器的参数，||·||F表示矩阵的F范数；表示解码器的输出；
所述自表达层位于所述编码器和所述解码器之间；通过自表达层对所述编码器的输出做线性的自表达，从而获得非线性自表达系数矩阵；所述自表达层的损失函数为：
式(2)中，Z为所述编码器的输出，C为非线性自表达系数矩阵，是对非线性自表达系数矩阵的正则化约束，λ为正则化系数；
所述残差子空间聚类网络的损失函数为：
式(5)中，α、λ和γ为正则化平衡系数；L表示空谱样本的拉普拉斯矩阵；
在构建所述残差子空间聚类网络时，还引入了残差连接来使得反向传播直接达到编码层，以此避免了梯度消失的发生；所述残差连接过程中残差学习的公式为：
式(6)中，Xi表示所述残差子空间聚类网络的第i层输出，表示残差连接过程的输出，h(Xi)表示残差学习；
步骤S103中，相似度矩阵A的公式为：
A＝|C|+|C|T (7)。
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