面向?qū)ο蟮母偁幒献鲗W(xué)習(xí)遙感影像聚類算法
本文關(guān)鍵詞:面向?qū)ο蟮母偁幒献鲗W(xué)習(xí)遙感影像聚類算法
更多相關(guān)文章: 競爭合作學(xué)習(xí) 圖像聚類 圖像分類 遙感影像處理 面向?qū)ο?/b>
【摘要】:目前的遙感圖像聚類方法通常存在一些不可避免的缺陷,如類別數(shù)難于自動確定、聚類速度緩慢、聚類過程不穩(wěn)定以及聚類結(jié)果存在椒鹽噪聲等。結(jié)合競爭合作學(xué)習(xí)和面向?qū)ο蟮膱D像處理技術(shù)的優(yōu)點,提出一種無需事先指定確切類別數(shù)的面向?qū)ο蟮母偁幒献鲗W(xué)習(xí)圖像聚類算法。為了加快聚類速度并獲得穩(wěn)定的聚類結(jié)果,還提出一種基于動態(tài)包圍空間的中位切分算法,用于選定初始聚類中心。通過對遙感影像的聚類實驗,驗證了該算法能夠自動獲得聚類數(shù)并得到滿意的聚類結(jié)果,說明算法具有很好的實用價值。
【作者單位】: 河海大學(xué)地球科學(xué)與工程學(xué)院;南京信息工程大學(xué)遙感學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】: 競爭合作學(xué)習(xí) 圖像聚類 圖像分類 遙感影像處理 面向?qū)ο?/strong>
【基金】:國家自然科學(xué)基金(No.41471276,No.41271420)
【分類號】:TP751
【正文快照】: 聚類(Clustering)是將一批現(xiàn)實或抽象的數(shù)據(jù)對象分組成為多個類或簇的過程,是人們認(rèn)識和探索事物之間內(nèi)在聯(lián)系的有效手段。通常采用的聚類方法有K-means、ISODATA和模糊聚類等。K-means是一種基于均方誤差(MSE)最小化準(zhǔn)則的聚類方法[1],但此類算法存在兩個主要缺陷:(1)K-means
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,本文編號:702621
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