论文部分内容阅读
为了实现SAR影像分割类数的自动确定，在传统模糊聚类算法的基础上引入ISODATA算法的分裂合并操作，以便同时获取影像最优类数及相应分割结果。基于传统模糊聚类算法非相似性测度改进其分裂、合并条件，提高分裂合并的准确性，并据每次分裂合并后参数更新相应阈值，实现分裂合并条件阈值的自适应。此外，设计分裂合并的接受率，有效避免算法陷入局部极值，进而解决传统模糊聚类算法依赖初始聚类中心选择的问题。应用提出算法和传统ISODATA算法分割SAR影像，对其定性定量的对比分析验证了提出算法的有效性。