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摘要:
不同遥感对象,光谱曲线的突变点位置差异很大,不同尺度的小波变换可有效提取这些突变特征,在此基础上,用小波特征相关系数描述像素间的近似程度,取代一般聚类算法以欧氏距离为基础的聚类概念,聚类结果可准确反映遥感对象内容.基于小波特征抽取和模拟退火的多光谱遥感图象快速聚类算法,通过扩展频段,增加特征点的个数以丰富类的特性;对空间数据进行均匀抽样产生聚类空间,采用模拟退火技术和逐步降低聚类规模的方法,快速实现全局最优的聚类中心;类内评价最优代表作为聚类中心,保证类特性的持续性和强壮性;而且解决了K-means聚类的参数选择问题.最后采用TM多光谱遥感图象进行参数分析和算法比较,验证了该算法分类快速准确,且参数控制灵活,因此基于小波特征抽取和模拟退火的多光谱遥感图象快速聚类算法有较好的应用前景.
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文献信息
篇名 基于小波特征和模拟退火的遥感图象快速聚类算法
来源期刊 中国图象图形学报A辑 学科 工学
关键词 多光谱图象 小波变换 模拟退火 聚类
年,卷(期) 2002,(12) 所属期刊栏目 学术论文与技术报告
研究方向 页码范围 1257-1262
页数 6页 分类号 TP751.1
字数 5115字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-8961.2002.12.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周佩玲 中国科学技术大学电子科学与技术系 38 797 14.0 27.0
2 王朝晖 中国科学技术大学电子科学与技术系 10 35 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
多光谱图象
小波变换
模拟退火
聚类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
出版文献量(篇)
5906
总下载数(次)
17
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