基于聚类改进的河流水体遥感图像处理算法

屈艳红

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基于聚类改进的河流水体遥感图像处理算法

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采用合适的图像分割技术及数据模型,是准确解译卫星遥感河流影像的关键环节。针对当前存在的技术问题,从提高遥感河流图像分割的准确性与抗噪性出发,提出了一种基于烟花优化K-Means聚类与学生t分布混合模型(Student′s t-distribution Mixture Model,TMM)的遥感图像分割新算法。该算法首先采用烟花算法(Fireworks Algorithm,FA)来求解K-Means聚类的初始聚类中心,提高了聚类效果,可获得遥感图像的初步分割结果。然后,以初步分割结果作为初始值,建立学生t分布混合模型(TMM),采用EM算法确定参数最终值,并借助Bayesian公式完成图像二次分割。最后进行了算例验证,验证结果显示新方法在分割精度和稳定性方面,都较现有算法表现更优,可更为有效地实现遥感河流影像的解译。

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来源
《人民长江》 |2022年第3期|196-201|共6页
作者
屈艳红;
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作者单位

河南省水利勘测设计研究有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类水资源调2查与水利规划;
关键词
遥感图像; K-MEANS; 聚类原理; 学生t分布混合模型; 烟花算法;

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