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基于遗传和蚁群组合算法优化的遥感图像分割

刘朔 武红敢 温庆可

刘朔, 武红敢, 温庆可. 基于遗传和蚁群组合算法优化的遥感图像分割[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(6): 679-683.
引用本文: 刘朔, 武红敢, 温庆可. 基于遗传和蚁群组合算法优化的遥感图像分割[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(6): 679-683.
LIU Shuo, WU Honggan, WEN Qingke. Segmentation of Remote Sensing Image Based on a Combination of Genetic Algorithm and Ant Colony Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(6): 679-683.
Citation: LIU Shuo, WU Honggan, WEN Qingke. Segmentation of Remote Sensing Image Based on a Combination of Genetic Algorithm and Ant Colony Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(6): 679-683.

基于遗传和蚁群组合算法优化的遥感图像分割

基金项目: 国家863计划资助项目(2007AA12Z181)
详细信息
    作者简介:

    刘朔,博士生,助教。主要研究领域为GIS、遥感图像处理。

  • 中图分类号: P237.4

Segmentation of Remote Sensing Image Based on a Combination of Genetic Algorithm and Ant Colony Algorithm

Funds: 国家863计划资助项目(2007AA12Z181)
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  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2009-04-16
  • 修回日期:  2009-04-16
  • 刊出日期:  2009-06-05

基于遗传和蚁群组合算法优化的遥感图像分割

    基金项目:  国家863计划资助项目(2007AA12Z181)
    作者简介:

    刘朔,博士生,助教。主要研究领域为GIS、遥感图像处理。

  • 中图分类号: P237.4

摘要: 将遗传算法和蚁群算法组合对模糊聚类进行优化,巧妙地对图像的像素特征和空间特征进行提取,利用这些特征作为聚类依据,将图像的多个特征结合到智能计算中,充分利用了遗传算法和蚁群算法各自的优势和特点,既提高了图像分割的准确性,又加快了分割过程的速度。实验结果表明,遗传算法和蚁群组合算法优化的模糊聚类是一种性能良好的遥感图像分割方法。

English Abstract

刘朔, 武红敢, 温庆可. 基于遗传和蚁群组合算法优化的遥感图像分割[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(6): 679-683.
引用本文: 刘朔, 武红敢, 温庆可. 基于遗传和蚁群组合算法优化的遥感图像分割[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(6): 679-683.
LIU Shuo, WU Honggan, WEN Qingke. Segmentation of Remote Sensing Image Based on a Combination of Genetic Algorithm and Ant Colony Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(6): 679-683.
Citation: LIU Shuo, WU Honggan, WEN Qingke. Segmentation of Remote Sensing Image Based on a Combination of Genetic Algorithm and Ant Colony Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(6): 679-683.

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