K-modes flous de codes binaires pour la segmentation non supervisée d'images hyperspectrales
Nous proposons une méthode nouvelle et simple pour
la segmentation non supervisée d'images hyperspectrales.
L'idée principale est d'encoder les variations des
profils spectraux des pixels par des codes binaires. A
l'aide d'une version généralisée de la distance classique
de Hamming, nous proposons de partitionner l'image initiale
en clusters en adaptant l'algorithme des k-modes
flous à ce contexte.
