留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

一种云模型和期望最大聚类的遥感影像分割算法

丁玉琦 邵振峰 胡石元

丁玉琦, 邵振峰, 胡石元. 一种云模型和期望最大聚类的遥感影像分割算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(6): 721-726. doi: 10.13203/j.whugis20130483
引用本文: 丁玉琦, 邵振峰, 胡石元. 一种云模型和期望最大聚类的遥感影像分割算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(6): 721-726. doi: 10.13203/j.whugis20130483
DING Yuqi, SHAO Zhenfeng, HU Shiyuan. Combined with Cloud Model and EM Clustering for Remote Sensing Image Segmentation[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2015, 40(6): 721-726. doi: 10.13203/j.whugis20130483
Citation: DING Yuqi, SHAO Zhenfeng, HU Shiyuan. Combined with Cloud Model and EM Clustering for Remote Sensing Image Segmentation[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2015, 40(6): 721-726. doi: 10.13203/j.whugis20130483

一种云模型和期望最大聚类的遥感影像分割算法

doi: 10.13203/j.whugis20130483
基金项目: 国家973重点基础研究发展计划资助项目(2010CB731800);国家自然科学基金资助项目(61172174);国家重大科学仪器设备开发专项资助项目(2012YQ16018505);国家科技支撑计划资助项目(2013BAH42F03);教育部新世纪优秀人才基金资助项目(NCET-12-0426)
详细信息
    作者简介:

    丁玉琦,硕士,主要从事遥感影像信息提取研究。

    通讯作者: 丁玉琦,硕士,主要从事遥感影像信息提取研究
  • 中图分类号: P208;P237.9

Combined with Cloud Model and EM Clustering for Remote Sensing Image Segmentation

Funds: The National Key Basic Research Program(973Program),No.2010CB731800;the National Natural Science Foun-dation of China,No.61172174;the National Key Scientific Instrument and Equipment Development,No.2012YQ16018505;the Key
More Information
    Corresponding author: HU Shiyuan,PhD,professor.
计量
  • 文章访问数:  891
  • HTML全文浏览量:  44
  • PDF下载量:  846
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2013-09-09
  • 修回日期:  2015-06-05
  • 刊出日期:  2015-06-05

一种云模型和期望最大聚类的遥感影像分割算法

doi: 10.13203/j.whugis20130483
    基金项目:  国家973重点基础研究发展计划资助项目(2010CB731800);国家自然科学基金资助项目(61172174);国家重大科学仪器设备开发专项资助项目(2012YQ16018505);国家科技支撑计划资助项目(2013BAH42F03);教育部新世纪优秀人才基金资助项目(NCET-12-0426)
    作者简介:

    丁玉琦,硕士,主要从事遥感影像信息提取研究。

    通讯作者: 丁玉琦,硕士,主要从事遥感影像信息提取研究
  • 中图分类号: P208;P237.9

摘要: 为解决遥感影像分割中存在的不确定性问题和传统层次聚类算法中存在的时间复杂度高、缺乏可再分性等缺陷,基于云模型和期望最大聚类提出了一种新的遥感影像分割算法。该算法首先使用峰值法云变换从影像中抽取底层概念,然后通过EM算法对底层概念进行聚类,最后通过极大判别法完成遥感影像分割。实验证明,EM算法进行概念聚类能够快速地将概念分类为指定个数,并估计出高阶云概念的数学特征,相比于传统的基于云模型的遥感影像分割算法具有更好的分割效果。

English Abstract

丁玉琦, 邵振峰, 胡石元. 一种云模型和期望最大聚类的遥感影像分割算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(6): 721-726. doi: 10.13203/j.whugis20130483
引用本文: 丁玉琦, 邵振峰, 胡石元. 一种云模型和期望最大聚类的遥感影像分割算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(6): 721-726. doi: 10.13203/j.whugis20130483
DING Yuqi, SHAO Zhenfeng, HU Shiyuan. Combined with Cloud Model and EM Clustering for Remote Sensing Image Segmentation[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2015, 40(6): 721-726. doi: 10.13203/j.whugis20130483
Citation: DING Yuqi, SHAO Zhenfeng, HU Shiyuan. Combined with Cloud Model and EM Clustering for Remote Sensing Image Segmentation[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2015, 40(6): 721-726. doi: 10.13203/j.whugis20130483

目录

    /

    返回文章
    返回