本文關(guān)鍵詞：條件隨機場模型約束下的遙感影像模糊C-均值聚類算法

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【摘要】：遙感影像具有豐富的空間相關(guān)信息,而傳統(tǒng)的基于像元光譜的聚類算法并不能將空間信息融入聚類,聚類結(jié)果往往不好。針對這一問題,本文提出了一種條件隨機場模型約束下的模糊C-均值聚類算法,通過鄰域像元的分類先驗信息對中心像元的類別進行約束從而提取空間相關(guān)信息,基于二階條件隨機場將光譜信息和空間相關(guān)信息同時融入聚類,并使用環(huán)形置信度迭代算法得到像元分類后驗概率的全局最優(yōu)推測。試驗證明,本文算法能夠有效地保持地物的形狀特征,分類精度相比傳統(tǒng)算法有所提高。
【作者單位】： 武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院;武漢大學(xué)城市設(shè)計學(xué)院;武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 遙感影像聚類 模糊C-均值 條件隨機場 空間相關(guān)信息
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41401400;51278385)~~
【分類號】：TP751
【正文快照】： 遙感影像聚類是遙感圖像處理的關(guān)鍵技術(shù)之一,通過像元的相似性判別準(zhǔn)則,將特征相似的像元劃分為同一聚類[1-3],為遙感影像信息解譯提供認知基礎(chǔ),常見的遙感影像聚類算法包括k-means[4]、ISODATA[5]、模糊聚類[6-7]等。對于低分辨率遙感影像,因其空間分辨率限制,導(dǎo)致混合像元現(xiàn)

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 成姣;蔡東風(fēng);季鐸;;基于條件隨機場的日語依存分析[J];沈陽航空工業(yè)學(xué)院學(xué)報;2010年05期

2 李玲玲;金泰松;李翠華;;基于局部特征和隱條件隨機場的場景分類方法[J];北京理工大學(xué)學(xué)報;2012年07期

3 努爾布力;解男男;陳飛彥;胡亮;;一種基于條件隨機場的入侵檢測誤報濾除方法[J];中國科技論文;2012年10期

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本文編號：981652