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遥感技术与应用  2005, Vol. 20 Issue (2): 295-298    DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2005.2.295
图像处理     
概率模型下的K-means 算法在SAR 图像分类中的应用
郭 欣, 赵淑清
( 北京化工大学信息科学与技术学院, 北京 100029)
Application of K-means Under Probability Model in Classification of SAR Image
GUO Xin, ZHAO Shu-qin
( Beijing University of Chemical Technology , Beijing 100029, China)
 全文: PDF 
摘要:

遥感图像分类是将图像所有的像元按其性质分为若干个类的技术过程。常用的分类方法有监督分类和非监督分类。监督分类需要有足够的先验知识; 非监督算法是按照某种相似性准则对样本进行合并或分类, 所以并不需要有先验知识。但是传统的非监督分类算法存在着分类精度较低, 分类结果比较粗糙等缺点。例如K-means 算法、isodata 算法等。提出一种基于高斯分布和瑞利分布两种概率模型的K-means 算法, 从结果可以看出, 分类效果要明显优于传统的K-means 算法。

关键词: K-means 算法概率模型聚类SAR 图像    
Abstract:

The classification of remote sensing is a process that all the pels in the image are separated into some species by their characters. The normal ways are Surpervised classification and Un-supervised classification. Supervised classification need enough prior knowledge. Un-surpervised classification is a process of clustering, which is separated or incorporated by some rules, it does not require the prior knowledge. But the traditional un-surpervised classification has some falts, for example, the lower precision,the coarse result, such as K-means, isodata. In this paper, a method, K-means in the Gauss and Rayleigh Distribution is introduced. From the result, we can find that the impact is more clear than traditional K-means.

Key words: K-means    Probability    Model    Cluster    SAR
收稿日期: 2004-04-16 出版日期: 2011-11-14
:  TP75  
作者简介: 郭欣(1979- ),女,硕士研究生,现主要从事星载SAR图像分类的研究与应用。
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引用本文:

郭 欣, 赵淑清. 概率模型下的K-means 算法在SAR 图像分类中的应用[J]. 遥感技术与应用, 2005, 20(2): 295-298.

GUO Xin, ZHAO Shu-qin. Application of K-means Under Probability Model in Classification of SAR Image. Remote Sensing Technology and Application, 2005, 20(2): 295-298.

链接本文:

http://www.rsta.ac.cn/CN/10.11873/j.issn.1004-0323.2005.2.295        http://www.rsta.ac.cn/CN/Y2005/V20/I2/295

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