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遥感图像的分门别类是遥感图像解译中的要害接洽实质。遥感图像包括充分的纹理消息,鉴于纹理的分门别类本领仍旧变成遥感图像分门别类的合流本领。正文以遥感图像的纹理特性索取和鉴于纹理特性的分门别类动作重要的接洽实质,贯串遥感图像分门别类中演练样品难以赢得,图像尺寸大等难点,对以次几个上面举行了中心接洽: 贯串生人视觉感知机理,对小波多标准领会纹理特性索取本领举行了接洽。并贯串无监视聚类的须要,提出了一种小波领会最优树的采用本领。该本领将朦胧C均值的聚类灵验性参数引入到自符合小波领会的裁决中,能按照无监视聚类分隔的须要,自符合地采用小波包领会的树形构造和领会层数。对立于小波包全领会,俭朴了洪量的演算,分隔功效则优于沟通计划量的规范小波领会。 贯串统计学表面中新兴的核本领,对鉴于核的聚类算法举行了接洽。为处置图像分门别类中分门别类样品(对应图像像素)数量宏大,形成的核空间聚类算法计划量过大的题目,提出了一种简化算法。该本领对图像进步行过分隔,再对过分隔得图像块举行核空间聚类的本领,大大贬低了演算本钱,同声维持了核聚类算法的本能。 对连年来纹理分门别类的热门接洽目标:鉴于小波域隐马尔科夫树模子的图像分门别类,举行了接洽和商量。个中重要关心的是鉴于隐马尔科夫模子的无监视分门别类算法。贯串遥感图像的特性,将小波域HMT模子中唾弃的LL子带消息加以运用,矫正了EM算法中初始参数的采用,贬低了算法的迭代度数,普及了演算功效。
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