论文研究基于加权模糊C均值聚类的遥感图像增强 .pdf

针对极化SAR(PolSAR)遥感图像分割,提出了一种空间受限的核模糊C均值(SCKFCM)算法。 与经典的模糊C均值(FCM)算法相比,核方法可以执行从原始空间到核空间的非线性映射。 因此,SCKF

首先用一种改进的背景减除方法检测行人的运动轮廓；然后将检测出的行人的轮廓区域分割成代表单人的轮廓区域；再用快速模糊C均值聚类的算法提取每个人的颜色特征；最后利用点特征和颜色特征对多人进行跟踪，并且在

传统的异常检测算法不能区分CO2数据流的异常类型，为了有效识别因泄漏造成CO2数据流的异常，提出了基于模糊聚类的CO2数据流时空异常模式检测算法。该算法首先利用3σ规则实现自适应阈值的异常点检测，其次

基于模糊聚类的肤色检测，周玉成，杨新年，肤色是彩色图像人脸检测中一个非常重要的特征。复杂光照往往在图像上产生高光区和阴影区域，对于具体的待测图像由于训练样本训练

利用粒子群算法全局性和鲁棒性的特点,可以解决模糊C均值算法(FCM)用于图像分割时对初始值敏感、容易陷入局部极小值的问题。但是设定粒子群算法的初始搜索范围依赖于人的经验,并且所设范围往往过大,影响算法

模糊C-均值（FCM）算法对图像噪声敏感，聚类过程中只考虑图像的数值特征信息而忽略像素间空间约束关系，同时单一隶属度并不能充分描述图像的不确定性，这使得基于FCM的图像分割不够准确。融入局部信息的改进

基于区域的遥感图像的增强方法,汤晓春,,由于遥感图像在成像过程中受传感器性能下降、大气扰动等因素的影响,致使图像质量下降,影响遥感信息的提取及精度.为改善遥感图像质

随着转炉冶炼过程的推进，炉口火焰图像在不同的冶炼阶段呈现较为明显的差别。根据火焰图像判断冶炼所处阶段的问题，其关键在于如何准确提取火焰的主要特征，提出了火焰边缘线不变矩特征，火焰图像Laws纹理能量特

基于模糊Gibbs场和模糊C均值聚类的脑部磁共振图像的分割

论文研究-基于模糊C均值面板数据聚类的中国省域专利产出分析.pdf,  本文首先对三维空间中面板数据的曲面几何特征进行了描述,并从“绝对数量”、“增长速度”、“几何相似性”和“空间绝对距离”等几个方面