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K均值的时间复杂度为NKTD,其中,N代表样本个数,K代表k值,即聚类中心点个数,T代表循环次数,D代表样本数据的维度。 本算法的改进主要在以下方面: 一, 初始聚类中心点,传统的初始中心点是随机选择
模糊c均值(FCM)聚类算法已广泛应用于许多医学图像分割中。 但是,由于不考虑空间信息,因此常规的标准FCM算法对噪声敏感。 为了克服上述问题,提出了一种新颖的改进的FCM算法(以后称为FCM-AWA
文中以2016年12月唐山南湖近郊采煤沉陷次生湿地的Landsat8遥感影像为数据源,利用ENVI遥感信息处理软件,基于像元二分模型和NDVI指数进行了该区域植被覆盖度的提取。实例结果表明该方法能够简
基于动态阈值的高分辨率遥感影像道路提取 ,刘善磊,赵银娣,本文提出了一种基于动态阈值的道路提取方法,解决了单一阈值不能兼顾到高分辨率遥感影像中各处道路信息的问题。首先对影像进行预
低覆盖度草地通常分布于干旱地区,例如黄土丘陵和沙地边缘。优势植被包括骆驼刺、红砂、盐爪爪和鸡爪芦苇等。在遥感影像上,低覆盖度草地呈现形态不规则的特点,主要分布在地势平坦、易于积水的区域。其影像颜色以粉
随机邻域嵌入(stochasticneighborembedding,SNE)算法在欧氏距离基础上定义了邻域概率函数,是一种基于数据间相似度的降维方法。针对欧氏距离在高维数据空间中不能提供较大的相对距
一种基于八邻域深度差的点云边缘提取算法.pdf,提出了一种基于八邻域深度差(8N DD)的点云边缘提取算法。算法根据目标特征的点云,对每个特征点沿深度方向进行垂直投影并对投影点进行栅格划分,计算出每个
本程序实现了对影像特征点自动提取,利用Morevac、Forstner、Harris3个经典算子。在此基础上利用相关系数法实现影像自动匹配,并且引入最小二乘平差,使匹配点精度有所提高。 在搜索点过程中
【遥感专题系列】影像信息提取之——DEM提取
软件缺陷预测用来预测软件系统各个模块中是否存在BUG。传统的软件缺陷预测技术研究主要局限在有监督方法上,这类方法需要大量的已标注数据进行训练,但在工程实际中,这类标签数据不易获取。提出了一种结合模拟退
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