本文關(guān)鍵詞：基于錨點建圖的半監(jiān)督分類在遙感圖像中的應(yīng)用

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【摘要】：針對基于圖的半監(jiān)督圖像分類方法擴展性差的問題,結(jié)合了mean shift圖像聚類算法和基于錨點建圖的方法并將其應(yīng)用于遙感圖像的分類中。首先采用mean shift聚類算法對遙感圖像聚類;其次根據(jù)基于錨點建圖的半監(jiān)督分類方法,選取聚類中心作為錨點,利用錨點集和標(biāo)記樣本集建圖,達到縮小圖規(guī)模的目的,并建立錨點與樣本間的關(guān)聯(lián)矩陣;然后通過分類器得到錨點的標(biāo)記信息;最后由樣本與錨點間的關(guān)聯(lián)矩陣還原得到遙感圖像的分類結(jié)果。實驗結(jié)果表明,該方法對遙感圖像分類時,能夠有效地降低計算復(fù)雜度,同時獲取較好的分類結(jié)果。
【作者單位】： 陜西師范大學(xué)計算機科學(xué)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 遙感圖像 圖像分類 mean shift 錨點
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41171338)
【分類號】：TP751
【正文快照】： 0引言遙感圖像具有較高的光譜分辨率,在航天、地質(zhì)勘探、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域獲得了越來越多的應(yīng)用,遙感圖像分類在遙感圖像應(yīng)用中具有重要的作用。但對遙感圖像分類也面臨以下難題:其一是如果采用傳統(tǒng)的非監(jiān)督方法對遙感圖像直接分類,因遙感圖像的復(fù)雜性和特殊性,很難獲得比較滿意的結(jié)

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本文編號：1132161