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摘要:
针对SAR图像的分割问题,对K均值聚类算法进行了研究,分析了自适应动态K均值聚类算法,改进了最大适应度函数聚类的样本分离准则.毫米波SAR图像分割表明,对于城区建筑及路、桥场景的分割,改进算法比基本的K均值聚类算法、动态K均值聚类算法及自适应动态K均值聚类算法性能要好,指标更优.在运算效率上,改进算法与自适应动态K均值聚类算法效率相当.
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文献信息
篇名 基于聚类的合成孔径雷达图像分割算法研究
来源期刊 火控雷达技术 学科 工学
关键词 合成孔径雷达 图像分割 聚类 K均值
年,卷(期) 2016,(4) 所属期刊栏目 总体工程
研究方向 页码范围 1-5,11
页数 6页 分类号 TN957
字数 3404字 语种 中文
DOI
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 李军 中国航天二院二十三所 7 11 2.0 3.0
2 邢涛 中国航天二院二十三所 2 0 0.0 0.0
3 胡庆荣 中国航天二院二十三所 4 8 2.0 2.0
4 王冠勇 中国航天二院二十三所 3 2 1.0 1.0
5 赵海宾 中国人民解放军驻航天二院二十三所军代表室 2 6 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
合成孔径雷达
图像分割
聚类
K均值
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
火控雷达技术
季刊
1008-8652
61-1214/TJ
16开
陕西省西安市132信箱28分箱
1972
chi
出版文献量(篇)
1729
总下载数(次)
6
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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