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《金陵科技学院学报》2017,(1)
针对合成孔径雷达(SAR)图像中存在较强相干斑的特性,提出一种改进的模糊C均值聚类(fuzzy C-means,FCM)SAR图像分割方法(基于乘性模型的RFCM聚类方法)。将改进的方法、传统上使用的FCM算法以及基于空间模型的模糊C均值聚类(robust fuzzy C-means,RFCM)算法运用到实测的SAR图像中。结果表明,改进的方法降低了SAR图像分割的误分率,抗噪性更具优势。 相似文献
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《浙江农业科学》2017,(3)
在遥感图像分割中,某些像素分类具有不确定性和随机性,模糊C-均值(FCM)聚类算法对处理这种不确定性和随机性具有很大的优势,但传统的FCM算法具有很大的缺点。对此,该研究提出一种改进的FCM遥感图像分割算法。首先,该算法在选取聚类中心和聚类数时使用直方图进行选取,克服了传统FCM算法选取时的随机性和人为性;然后,使用叉熵距离测度代替欧氏距离测度,克服了传统FCM算法依赖于球状分布的缺点;最后,利用传统FCM算法和改进后的FCM算法对某水电站大坝遥感图像进行分割实验,比较2种方法的分割效果,结果显示,改进的FCM算法大大提高了遥感图像聚类的效率和分类的精度。 相似文献
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聚类算法在玉米叶片病斑降维识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为了及时、准确地识别玉米病害,基于聚类识别算法,进行了玉米叶片病斑图像识别的对比试验。首先利用LLE算法对玉米图像降维以提取特征,然后采用K-均值算法、FCM算法和GK算法进行聚类分析,其中GK算法能够有效识别出玉米病斑图像,正确识别率高达95.5%。可见,GK模糊聚类算法对玉米病斑图像的识别效果较好。 相似文献
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基于自适应中心对称局部二值模式的作物病害识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于局部二值模式(LBP)算子在模式识别中直方图维数高、判别能力差、具有冗余信息等缺点,针对作物病害叶片图像的特点,提出一种自适应中心对称局部二值模式(Adaptive Center-Symmetric Local Binary Patterns,ACSLBP)算法,并应用于作物病害识别。该算法能够得到光照和旋转不变性的纹理特征,利用模糊C均值聚类算法对病害叶片图像进行分割,再将分割后的病斑图像进行分块,然后采用自适应阈值提取每个子块的ACSLBP纹理直方图,结合作物病害叶片图像的颜色特征,利用最近邻分类器识别作物病害。在黄瓜4种常见病害叶片图像数据库上进行试验,平均识别率高达95%以上,表明该方法是有效可行的。 相似文献
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《山东省农业管理干部学院学报》2019,(7):33-37
为了解决模糊C均值聚类(FCM)算法进行图像分割时容易陷入局部最优和随机初始化聚类中心的问题,研究人员提出了基于改进的狮群优化和模糊C均值聚类的混合图像分割算法。该算法首先利用改进的狮群算法优化模糊C均值的目标函数,增强算法全局最佳值搜索能力,使其避免陷入局部最优,同时引入聚类有效性指标,通过迭代更新搜索到合理的分割类别数实现自动确定图像分割最佳类别数,并根据最佳类别数确定最优聚类中心的选取,最终实现图像的自适应分割。实验结果表明,该方法可自适应地确定图像分割最佳类别数,能快速准确地实现图像分割。 相似文献
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通过选取基于LXF模型的水平集图像分割算法和快速FCM聚类图像分割算法进行对比研究,并将结合小波收缩与各向异性扩散优点的多尺度各向异性小波收缩图像分割算法应用于玉米病斑图像分割与特征提取中,该算法的分割效果明显优于前两种分割算法。 相似文献
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