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摘要:
为了解决传统聚类算法对聚类表征特征量的依赖性以及定义的不完备性,结合遥感图像的数据的空间位置关系提出了一种结合多元信息聚类与空间约束的遥感图像分割方法.针对某一聚类数据,以若干数据点(多元)组合的方式遍历其所有数据点,并定义多元组合的互信息,以表征该聚类的类内相似性;通过计算类外像素对类内多元组合的互信息,刻画类间的非相似性.在此基础上建立类内相似性和类间差异性,然后结合两者之间的平衡关系建立目标函数,并将Potts模型扩展到目标函数以加入空间约束,最后通过最大化目标函数实现图像分割.对模拟及真实全色遥感影像分割结果的定性、定量分析表明:结合多元信息聚类与空间约束的遥感影像分割方法可以避免聚类表征特征量的定义,从根本上消肖除其对图像分割的影响,并充分考虑遥感数据的空间位置关系.
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文献信息
篇名 结合多元信息聚类与空间约束的遥感图像分割方法
来源期刊 信号处理 学科 工学
关键词 聚类算法 多元互信息 遥感图像分割 聚类特征量
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目 短文与研究通讯
研究方向 页码范围 749-757
页数 9页 分类号 TP751
字数 5147字 语种 中文
DOI 10.16798/j.issn.1003-0530.2017.05.012
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 赵泉华 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院遥感科学与应用研究所 98 506 12.0 17.0
2 李玉 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院遥感科学与应用研究所 104 500 12.0 17.0
3 林文杰 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院遥感科学与应用研究所 11 23 3.0 3.0
4 徐秋晔 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院遥感科学与应用研究所 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
聚类算法
多元互信息
遥感图像分割
聚类特征量
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
信号处理
月刊
1003-0530
11-2406/TN
大16开
北京鼓楼西大街41号
18-143
1985
chi
出版文献量(篇)
5053
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