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相似文献
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1.
当前遥感图像分割中阈值确定方法忽略了前景和背景内在的联系,导致过分割和轮廓模糊,造成整体性能低下。为此,提出一种新型基于K-means算法分割遥感图像的阈值确定方法,通过K-means算法对遥感图像进行分割,利用最大类间方差方法得到分割遥感图像的初始阈值,依据该阈值将遥感图像划分成两类,求出两类的均值,将其作为K-means聚类算法的两个初始聚类中心,通过K-means聚类方法逐次迭代,不断更新聚类中心,直至得到聚类准则函数,从而求出遥感图像的最佳分割阈值。实验结果表明,采用所提方法确定遥感图像分割中的阈值,不仅效率高,而且整体性能优越;将得到的阈值应用于遥感图像分割中,能够使目标和背景被有效分离,且分离后目标部分轮廓比较清晰。  相似文献   

2.
针对基于粗糙熵的图像分割算法不能满足复杂图像的多类目标提取的需要,本文先利用K-均值聚类算法对图像进行区域分割,再利用基于粗糙熵的方法对分割结果进行目标提取,从而达到多阈值分割的目的。通过对遥感图像进行分割处理,证明了改进后算法的有效性。  相似文献   

3.
由于高分辨率遥感图像存在目标排列密集、尺寸差别大等情况,传统算法难以准确地对其进行目标检测。在YOLOv3算法的基础上,提出一种改进的高分辨率遥感图像目标检测算法(remote sensing-YOLO,RS-YOLO)。利用K-means聚类算法对数据集进行聚类,重新设计适合遥感图像的先验框; 引入高斯模型计算预测框的不确定度,以提高网络对预测框坐标的准确度; 使用弱化的非极大值抑制算法(soft non-aximum suppression,Soft-NMS)对预测框进行处理,增强算法对密集排列目标的检测能力。实验结果表明,改进后的算法能够对高分辨率遥感图像进行有效的目标检测,以NWPU VHR-10数据集为例,RS-YOLO的平均检测精度达到了87.97%。  相似文献   

4.
为提高K-means算法全局搜索能力,提升聚类效果,提出一种基于近似骨架和混合蛙跳算法的K-means方法。该方法首先利用经典的混合蛙跳算法取代K-means算法中原有迭代公式,获得更优秀的聚类结果;然后对获得的聚类结果,使用基于近似骨架和混合蛙跳算法的K-means算法不寻找聚类中心,而是直接对簇的划分进行修改。UCI数据集实验结果表明,使用改进的聚类算法获得的聚类结果,较其他算法结果更为优秀。最后将改进后的聚类算法应用到医学眼底病历图像中,可以得到较好的血管切割效果。  相似文献   

5.
传统K-means 算法对于聚类初始点的选取和距离度量的计算异常敏感,因而很可能导致K-means 算法只能收敛得到局部最优解。为此,提出一种改进的K-means 算法,即K-means 聚类算法最优匹配算法,并进行了相关的算法实验分析。该改进算法首先对传统的K-means 聚类算法进行初始点的选取,并分析聚类结果。然后,分别从初始聚类中心的选择和距离算法的确定进行实验测试,引入轮廓系数评价聚类效果,分析实验结果可知,K-means 聚类算法最优匹配算法具有较好的稳定性和较高的聚类准确率。  相似文献   

6.
针对无人机平台获取的高分辨率可见光松树图像,提出一种结合深度卷积神经网络和Adaboost算法的病害松树识别方法,解决传统机器学习方法识别病害松树精确度不高问题.首先利用卷积神经网络训练病害松树模型再利用训练模型将地物中的田地、裸土及黑影等复杂信息剔除掉,提取病害松树、健康松树及黑影区域的颜色和纹理特征,依据提取的特征在剔除地物干扰项后的决策层使用Adaboost分类器进行目标识别.实验结果表明,该方法相较传统的K-means聚类、支持向量机、Adaboost算法、BP神经网络、VGG(visual geometry group)算法等在识别精确度方面有显著提高.  相似文献   

7.
在研究K均值聚类算法的基础上,采用小波变换辅助K均值算法对遥感影像进行分类,以此提高遥感影像的分类精度.以云南省玉溪市抚仙湖附近地区作为研究区,结合研究区的具体情况,根据查维茨最佳指数因子法OIF计算得到遥感影像的最佳波段组合,并通过对各类地物的样本图像和遥感影像进行二维小波分解,得出样本特征向量;然后利用K均值算法结合样本特征向量对遥感影像进行分类,得到分类结果并进行精度验证.再与单纯采用K均值算法的分类结果进行对比分析,结果表明:其总体精度和Kappa系数分别达到83.74%、0.7753,比单纯采用K-means算法分别高出14.26%、0.1697,尤其是林地、裸地和农田的分类精度得到了显著提高.  相似文献   

8.
文章针对城市遥感图像的目标分布特点,提出一种基于改进DTSVM的遥感图像分割方法.实验引人样本的聚类特性改善DTSVM模型分类精度,对城市遥感图像中的区域进行语义标注并提取特征,通过训练改进分类模型得到分割结果.实验结果表明,该方法能比较准确地分割出关注语义的目标区域,并有效避免了遥感图像的过分割问题.  相似文献   

9.
K-means 是一种基于划分的聚类算法,由于 K-means 算法在选择初始聚类中心时是随机选取 k 个点,因此一旦 k 个点选取不合理,将会误导聚类过程,得到一个不合理的聚类结果。在分析聚类结果对初值依赖性的基础上,对初值选取方法进行了分析和研究,采取“射靶”的原理进行类中心搜索。从实验结果中可以发现,改进后 K-means 得到的聚类结果更加稳定,对初始聚类中心的依赖性减弱了。  相似文献   

10.
贪心聚类算法及其在遥感图像分类和压缩中的应用   总被引:1,自引:1,他引:1  
根据样本间的近似程度,提出了相关系数聚类概念。对遥感象素光谱曲线突变特性的多分辨率描述,准确地刻画了遥感对象内容。还以小波特征相关系数衡量象素间距离,并通过贪心搜索实现了冗余度最低的聚类中心。在比较准确的初始分类的基础上,结合K-means聚类可实现较高的无损压缩。最后,由TM多光谱图像和AVIRIS超谱图像的实验分析,验证了该聚类算法的灵活性、分类的有效性和较高的无损压缩效果。  相似文献   

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