【摘 要】
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传统的模糊C均值聚类算法进行图像分割时只考虑了图像的灰度特征,而忽略了图像中丰富的空间邻域信息,从而导致该算法对噪声很敏感,并得到错误的分割结果。提出两种利用空间信
【机 构】
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河海大学地球科学与工程学院测绘工程系,
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传统的模糊C均值聚类算法进行图像分割时只考虑了图像的灰度特征,而忽略了图像中丰富的空间邻域信息,从而导致该算法对噪声很敏感,并得到错误的分割结果。提出两种利用空间信息改进的模糊C均值聚类算法分割高分辨率遥感影像,并通过大量试验验证其有效性,该算法可减少错误分类像素的数目,降低噪声的影响,提高分割结果的精度。
The traditional fuzzy C-means clustering algorithm only considers the grayscale feature of the image when the image segmentation, and ignores the rich spatial neighborhood information in the image, which makes the algorithm sensitive to noise and gets wrong segmentation result. This paper proposes two methods of fuzzy C-means clustering algorithm improved by spatial information to segment high-resolution remote sensing images and validates them through a large number of experiments. This algorithm can reduce the number of falsely classified pixels, reduce the influence of noise and improve the accuracy of segmentation results .
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