由于不同场合遥感图像的应用对遥感图像处理提出了不同的要求,所以图像处理中重要的环节——图像分类也就显得尤为重要,经过多年的努力,形成了许多经典的分类方法和算法。
遥感图像的面向对象分类:学习使用DefiniensDeveloper工具对遥感影像进行面向对象方法的分类。DefiniensDeveloper、电脑、xmd2010.img影像数据
针对高光谱图像数据维度高、特征非线性以及标签数据获取难度大的特点,结合堆栈稀疏自动编码网络,提出了一种基于非局部方式特征融合的二级分类算法。与传统堆栈稀疏自动编码网络相比,光谱角匹配算法将找到的与被分
利用不同图像特征之间的互补性,可提升遥感场景零样本分类性能。将图像特征的融合与零样本分类结合,提出一种基于图像特征融合的遥感场景零样本分类算法。采用解析字典学习方法,计算各图像特征的稀疏系数,并串接起
天真_K_均值 使用劳埃德算法的K-Means聚类的超简单实现。
遥感图像解译的六种基本方法和分类算法,包括目视解译、传统计算机解译方法、决策树分类、面向对象分类、神经网络分类和卷积神经网络分类法。这些方法各有特点,目视解译是最早的而且受人为因素影响最大的方法,传统
K-means 1无监督学习方法 2分类问题,输入分类数目,初始化中心位置 3硬分类方法,以距离度量 4迭代分类为聚类 过程: 初始化中心位置 对各个数据点,计算与它们到每个中心点的距离,把它归为与之
针对聚类算法在实现的过程中需要预先设定最终聚类数目的问题,提出了基于同类全部样本的类内紧密度和类间离差度的一种新聚类有效性指标,通过该指标能够有效地确定数据集的最佳聚类簇数。在确定最佳聚类数的过程中采
收稿日期:20101201;修回日期:20110302基金项目:哈尔滨市后备带头人基金项目(2004AFXXJ039作者简介:黄 韬(1982,男,黑龙江人,硕士研究生,研究方向为 企业智能计算;刘胜
数字半色调是在二值设备或多色二值设备上实现图像再现的一门技术,提出将K-means聚类法应用在 数字半色调技术中。算法中应用人类视觉系统模型(HVS)和印刷模型最大限度减少原始灰度连续调图像和半 色调
