基于分形网络演化方法和改进模糊聚类遥感影像分割

发布时间：2017-09-12 05:43

  本文关键词：基于分形网络演化方法和改进模糊聚类遥感影像分割

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【摘要】：针对多尺度分割技术中的最优尺度选择问题,提出一种基于分形网络演化方法和改进模糊聚类遥感影像分割的方法。该方法利用分形网络演化方法对原始影像进行小尺度分割,并利用粒子群算法的全局搜索能力,从预分割的小尺度对象中确定最优初始聚类中心,在对小尺度对象聚类合并时,建立具有对象空间信息和对象间相关信息的目标函数,最终得到适应不同尺度地物的分割结果,降低了多尺度分割方法对尺度参数的过度依赖。实验结果表明,该方法可获得高质量的遥感影像分割结果。
【作者单位】： 西安建筑科技大学信息与控制工程学院;
【关键词】： 遥感 遥感影像 模糊聚类 分形网络演化方法 粒子群算法
【基金】：国家自然科学基金(61373112) 陕西省自然科学基金青年基金(2013JQ8003)
【分类号】：TP751
【正文快照】： 影像分割是遥感信息提取和分析的关键步骤,也是提取不同遥感特征信息时不可缺少的技术。影像分割的质量直接决定后续信息提取的精度,因而分割尺度的选择甚为重要,但目前没有一个统一且有效的分割方法可以满足不同环境特征的需求。目前,高分辨率遥感影像中运用到的多尺度分割算

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本文编号：835446