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高光谱影像的改进K-均值监督式聚类分析方法

苏红军 盛业华

苏红军, 盛业华. 高光谱影像的改进K-均值监督式聚类分析方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(6): 640-643.
引用本文: 苏红军, 盛业华. 高光谱影像的改进K-均值监督式聚类分析方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(6): 640-643.
SU Hongjun, SHENG Yehua. Supervised K-means Clustering Analysis for Hyperspectral Imagery[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(6): 640-643.
Citation: SU Hongjun, SHENG Yehua. Supervised K-means Clustering Analysis for Hyperspectral Imagery[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(6): 640-643.

高光谱影像的改进K-均值监督式聚类分析方法

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40901200);;河海大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2012B01614)
详细信息
    作者简介:

    苏红军,博士,讲师,主要从事高光谱遥感影像处理、数据降维等研究。

  • 中图分类号: P237.4

Supervised K-means Clustering Analysis for Hyperspectral Imagery

Funds: 国家自然科学基金资助项目(40901200);;河海大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2012B01614)
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-04-21
  • 刊出日期:  2012-06-05

高光谱影像的改进K-均值监督式聚类分析方法

    基金项目:  国家自然科学基金资助项目(40901200);;河海大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2012B01614)
    作者简介:

    苏红军,博士,讲师,主要从事高光谱遥感影像处理、数据降维等研究。

  • 中图分类号: P237.4

摘要: 针对K-均值聚类存在的初始聚类中心不稳定、聚类数目难以确定的问题,提出利用正交投影散度(OPD)优化K-均值算法的初始聚类中心,设计了RD指标函数用于估计聚类数目k。将所提出的算法应用于高光谱影像特征提取与端元提取分析,实验结果表明,所提出算法的性能高于已有的类似算法。

English Abstract

苏红军, 盛业华. 高光谱影像的改进K-均值监督式聚类分析方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(6): 640-643.
引用本文: 苏红军, 盛业华. 高光谱影像的改进K-均值监督式聚类分析方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(6): 640-643.
SU Hongjun, SHENG Yehua. Supervised K-means Clustering Analysis for Hyperspectral Imagery[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(6): 640-643.
Citation: SU Hongjun, SHENG Yehua. Supervised K-means Clustering Analysis for Hyperspectral Imagery[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(6): 640-643.

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