基于谱聚类的极化SAR影像分割改进算法

• 作者: 叶松 张煜 魏思奇
• 来源期刊: 长江科学院院报
• 学科: 工学
• 关键词: 谱聚类 均值漂移 极化SAR 图像分割 边缘检测
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 遥感技术与应用
• 页码范围: 28-31
• 页数: 4页
• 分类号: TP317.4
• 字数: 2551字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11988/ckyyb.20160820

摘要

谱聚类的影像分割算法是一种基于点的聚类方法,其通过选用不同的特征构建相似性度量矩阵,来衡量像元间的相似性程度.在解算过程中需要计算每2个像元间的相似性度量,在处理大幅影像时,运算量大、耗时长.针对这一问题,提出了一种改进方法.首先通过均值漂移算法对极化SAR影像进行预处理,然后选取中心像元,构建相似性度量矩阵,采用归一化分割准则完成影像分割.实验结果表明,该算法分割结果优良,准确性高,有效地提高了原算法的分割效率,具有一定的实践意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶松	长江科学院空间信息技术应用研究所	11	33	3.0	5.0
2	张煜	长江科学院空间信息技术应用研究所	20	191	8.0	13.0
3	魏思奇	长江科学院空间信息技术应用研究所	7	47	3.0	6.0