【摘 要】
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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,
【机 构】
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宁夏大学物理与电子电气工程学院,宁夏大学信息工程学院,宁夏沙漠信息智能感知重点实验室
【基金项目】
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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)
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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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