本文關鍵詞：自適應蟻群和模糊聚類的SAR圖像分割

  更多相關文章： SAR圖像分割 蟻群算法 模糊C-均值聚類 自適應

【摘要】：針對傳統(tǒng)蟻群算法及模糊C-均值聚類算法在合成孔徑雷達遙感圖像分割中精度低下和收斂速度較慢的問題,該文提出了一種改進的自適應閾值的蟻群及模糊C-均值聚類算法,實現(xiàn)對復雜合成孔徑雷達圖像進行分割。針對不同的合成孔徑雷達圖像,首先利用最大類間方差法獲取最優(yōu)閾值,通過最優(yōu)閾值干預避免蟻群算法陷入局部最優(yōu)解;再將自適應閾值蟻群算法得到的聚類中心和聚類類別數(shù)輸入模糊C-均值聚類算法中,最終實現(xiàn)圖像分割。實驗結果證明,該算法在時間和誤分率上較傳統(tǒng)方法有顯著的改進。
【作者單位】： 平頂山學院軟件學院;哈爾濱工業(yè)大學機器人技術與系統(tǒng)國家重點實驗室;
【關鍵詞】： SAR圖像分割 蟻群算法 模糊C-均值聚類 自適應
【基金】：河南省教育廳科學技術研究重點項目(14B520039) 校青年科研基金項目(PXY-QNJJ-2014004)
【分類號】：TN957.52
【正文快照】： 0引言目前,合成孔徑雷達(synthetic aperture ra-dar,SAR)圖像廣泛應用在水文、遙感、軍事等領域[1],而準確獲取遙感圖像信息是使其得到更好應用的關鍵。其中,SAR圖像分割是理解圖像信息的重要方法。由于SAR圖像是相干成像,且背景復雜、受斑點噪聲影響,使得圖像質量降低。為了

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 趙慶平;陳得寶;姜恩華;方振國;;一種基于MRF的非監(jiān)督SAR圖像分割[J];小型微型計算機系統(tǒng);2014年06期

2 徐海霞;溫顯斌;張建光;;基于多尺度貝葉斯網(wǎng)絡的SAR圖像分割[J];系統(tǒng)工程與電子技術;2014年06期

3 王萍;馮衛(wèi)家;屈展;解以揚;賈惠珍;;一種復雜背景下非規(guī)則帶狀區(qū)域的分割算法[J];天津大學學報;2012年02期

4 ;[J];;年期

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 馮籍瀾;高分辨率SAR圖像分割與分類方法研究[D];電子科技大學;2015年

2 帥永e，

本文編號：902096