内容提供者
基于k重均值锚点提取的高光谱图像谱聚类.pptx
2024-10-06
20金币
391KB
25页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共25页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于k重均值锚点提取的高光谱图像谱聚类.pptx
汇报人：CONTENTSPARTONEPARTTWO高光谱图像谱聚类的定义和意义谱聚类的基本原理k重均值锚点提取的原理PARTTHREEk重均值锚点提取的步骤k重均值锚点提取的算法流程k重均值锚点提取的优缺点PARTFOUR预处理步骤特征提取步骤k重均值锚点提取步骤谱聚类算法步骤PARTFIVE实验数据集介绍实验结果展示性能分析方法性能分析结果PARTSIX基于k重均值锚点提取的高光谱图像谱聚类的结论未来研究展望汇报人：
2024-10-06
20
391KB
基于互信息的K均值高光谱图像波段聚类方法.pdf
一种基于互信息的K均值高光谱图像波段聚类方法，通过波段间的平均互信息选取聚类中心加入到K均值聚类迭代中，包括平均互信息的计算、聚类中心的确定、代表性波段组合的选择、分类及其评价。通过计算波段区间内部和外部平均互信息，直接选取波段作为聚类中心加入到聚类迭代中，利用K均值聚类完成波段的聚类过程，使得各波段聚类在具有代表性且图像信息较丰富的波段周围，以各聚类中心波段作为最优波段组合。本发明在保留了高光谱图像的光谱信息同时，得到更高的图像分类精度。
2023-11-15
10
811KB
基于波段加权K均值聚类的高光谱影像分类.docx
基于波段加权K均值聚类的高光谱影像分类基于波段加权K均值聚类的高光谱影像分类摘要：高光谱影像分类是遥感领域的一个重要研究课题，它可以通过对高光谱影像进行分类，实现对地表覆盖物的提取和分类。本论文提出了一种基于波段加权K均值聚类的高光谱影像分类方法，该方法通过对影像数据进行波段选择和权重调整，从而改善分类效果。实验结果表明，该方法具有较高的分类准确性和稳定性，适用于高光谱影像的分类任务。关键词：高光谱影像，分类，波段加权，K均值聚类1.简介随着遥感技术的快速发展，高光谱影像已经成为遥感数据中的重要一部分。高
2024-10-18
5
11KB
基于K均值聚类的高光谱遥感影像分类研究.docx
基于K均值聚类的高光谱遥感影像分类研究摘要：高光谱遥感影像具有丰富的光谱信息，可以提高分类精度，被广泛应用于地面覆盖类型分类和资源环境监测等领域。本文研究了高光谱遥感影像分类的基本原理和K均值聚类算法，基于此方法实现了对高光谱图像的分类，并对分类结果进行了评价和分析。结果表明，K均值聚类算法可以有效对高光谱遥感影像进行分类，具有较高的分类精度和可解释性。关键词：高光谱遥感影像；K均值聚类；分类精度；可解释性；评价一、引言高光谱遥感影像是一种通过获取地面反射和辐射特征的大量光谱信息来解决地面覆盖类型和资源环
2024-11-02
5
12KB
基于k均值聚类的图像分割研究2012.doc
多媒体通信课程论文姓名：严宏海班级:075102学号：20101003032专业:通信工程学院：机械与电子信息学院指导老师:刘勇日期：2012年10月20日k均值聚类在彩色图像分割中的应用研究摘要基于人类视觉将图像分割成若干个有意义的区域是目标检测和模式识别的基础。图像分割属于图像处理中一种重要的图像分析技术。图像分割的传统方法是对灰度图像分割处理图像的亮度分量简单快速。本论文首先介
2023-11-21
10
407KB