Agrupación de Subespacios Escasos en imágenes hiperespectrales usando pixeles incompletos

espanolEl agrupamiento de imagenes espectrales es un metodo de clasificacion no supervisada que identifica las distribuciones de pixeles utilizando informacion espectral sin necesidad de una etapa previa de entrenamiento. Los metodos basados ​​en agrupacion de subespacio escasos (SSC) suponen que las imagenes hiperespectrales viven en la union de multiples subespacios de baja dimension. Basado en esto, SSC asigna firmas espectrales a diferentes subespacios, expresando cada firma espectral como una combinacion lineal escasa de todos los pixeles, garantizando que los elementos que no son cero pertenecen a la misma clase. Aunque estos metodos han demostrado una buena precision para la clasificacion no supervisada de imagenes hiperespectrales, a medida que aumenta el numero de pixeles, es decir, la dimension de la imagen es grande, la complejidad computacional se vuelve intratable. Por este motivo, este documento propone reducir el numero de pixeles a clasificar en la imagen hiperespectral, y posteriormente, los resultados del agrupamiento para los pixeles faltantes se obtienen explotando la informacion espacial. Especificamente, este trabajo propone dos metodologias para remover los pixeles, la primera se basa en una distribucion espacial de ruido azul que reduce la probabilidad de que se eliminen pixeles vecinos y la segunda es un procedimiento de submuestreo que elimina cada dos pixeles contiguos, preservando la estructura espacial de la escena. El rendimiento del algoritmo de agrupamiento de imagenes espectrales propuesto se evalua en tres conjuntos de datos mostrando que se obtiene una precision similar cuando se elimina hasta la mitad de los pixeles, ademas, es hasta 7.9 veces mas rapido en comparacion con la clasificacion de los conjuntos de datos completos. EnglishSpectral image clustering is an unsupervised classification method which identifies distributions of pixels using spectral information without requiring a previous training stage. The sparse subspace clustering-based methods (SSC) assume that hyperspectral images lie in the union of multiple low-dimensional subspaces. Using this, SSC groups spectral signatures in different subspaces, expressing each spectral signature as a sparse linear combination of all pixels, ensuring that the non-zero elements belong to the same class. Although these methods have shown good accuracy for unsupervised classification of hyperspectral images, the computational complexity becomes intractable as the number of pixels increases, i.e. when the spatial dimension of the image is large. For this reason, this paper proposes to reduce the number of pixels to be classified in the hyperspectral image, and later, the clustering results for the missing pixels are obtained by exploiting the spatial information. Specifically, this work proposes two methodologies to remove the pixels, the first one is based on spatial blue noise distribution which reduces the probability to remove cluster of neighboring pixels, and the second is a sub-sampling procedure that eliminates every two contiguous pixels, preserving the spatial structure of the scene. The performance of the proposed spectral image clustering framework is evaluated in three datasets showing that a similar accuracy is obtained when up to 50% of the pixels are removed, in addition, it is up to 7.9 times faster compared to the classification of the data sets without incomplete pixels.