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带有确定度的模糊图像分类

郑肇葆 郑宏

郑肇葆, 郑宏. 带有确定度的模糊图像分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(4): 482-486. doi: 10.13203/j.whugis20150712
引用本文: 郑肇葆, 郑宏. 带有确定度的模糊图像分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(4): 482-486. doi: 10.13203/j.whugis20150712
ZHENG Zhaobao, ZHENG Hong. Fuzzy Image Classification with a Certain Degree[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(4): 482-486. doi: 10.13203/j.whugis20150712
Citation: ZHENG Zhaobao, ZHENG Hong. Fuzzy Image Classification with a Certain Degree[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(4): 482-486. doi: 10.13203/j.whugis20150712

带有确定度的模糊图像分类

doi: 10.13203/j.whugis20150712
基金项目: 深圳市科技计划(JCYJ20150422150029095)。
详细信息
    作者简介:

    郑肇葆,博士,教授,博士生导师,主要从事摄影测量与遥感、图像分析与解译及进化计算应用研究。zhengzb@whu.edu.cn

  • 中图分类号: P231.5

Fuzzy Image Classification with a Certain Degree

Funds: Science and Technology Plan of Shenzhen, No.JCYJ20150422150029095.
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出版历程
  • 收稿日期:  2015-11-30
  • 刊出日期:  2016-04-05

带有确定度的模糊图像分类

doi: 10.13203/j.whugis20150712
    基金项目:  深圳市科技计划(JCYJ20150422150029095)。
    作者简介:

    郑肇葆,博士,教授,博士生导师,主要从事摄影测量与遥感、图像分析与解译及进化计算应用研究。zhengzb@whu.edu.cn

  • 中图分类号: P231.5

摘要: 提出带有确定度的关联度的图像模糊分类新方法。该方法在求得每幅图像相对各个图像类别的关联度基础上,求得一幅图像相对各个类别的确定度,将一幅图像的确定度作为相应图像关联度的权,以带权的关联度为最大准则,确定待识别图像类别的属性。识别图像类别的第二个准则是,以带有确定度的关联度为特征,采用与聚类中心距离最小准则,确定待识别图像的类别。通过由三种不同类别图像组成的多种组合的试验,试验中满足两个准则之一的实验结果表明,该方法的结果具有一定的优势。

English Abstract

郑肇葆, 郑宏. 带有确定度的模糊图像分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(4): 482-486. doi: 10.13203/j.whugis20150712
引用本文: 郑肇葆, 郑宏. 带有确定度的模糊图像分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(4): 482-486. doi: 10.13203/j.whugis20150712
ZHENG Zhaobao, ZHENG Hong. Fuzzy Image Classification with a Certain Degree[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(4): 482-486. doi: 10.13203/j.whugis20150712
Citation: ZHENG Zhaobao, ZHENG Hong. Fuzzy Image Classification with a Certain Degree[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(4): 482-486. doi: 10.13203/j.whugis20150712
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