论文摘要
针对传统K-means算法不易获得最优质心及易于趋向局部最优的问题,提出一种基于最优权重法的K-means模型对遥感图像分割的方法。使用二维高斯函数对遥感图像进行滤波平滑处理,减少噪声对像素点的影响;依据早熟收敛度和自适应值进行调整,找到最优权重作为初始聚类中心,从而有效地跳出局部最优;将样本分配到每个聚类中心,不断进行迭代更新簇中心,直至算法最终收敛。实验结果表明,该算法的分割精度有较明显的提高。与传统的K-means分割算法及GA分割算法相比,该算法对遥感图像分割的效果更为明显。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 姜文斌,刘丽萍,孙学宏
关键词: 遥感图像,自适应权重法,算法,惯性权重,图像分割
来源: 计算机应用与软件 2019年05期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 宁夏大学物理与电子电气工程学院,宁夏沙漠信息智能感知重点实验室,宁夏大学信息工程学院
基金: 国家自然科学基金项目(61461044),宁夏高等学校科学技术研究项目(NGY2017052)
分类号: TP751
页码: 231-234+261
总页数: 5
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