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基于粗糙集与K-均值聚类的多光谱遥感影像分割

高永祥  刘伟华  
【摘要】:影像分割是从影像处理到影像分析的关键步骤,K-均值聚类具有一定的自适应能力,可用于影像分割。但是K均值聚类过程中,判断像元与聚类中心距离时没有考虑到各个特征值的重要性,对结果的精度产生影响。而粗糙集可以计算各个特征的重要性,可以提供距离计算时属性的权值。本文提出了一种基于粗糙集与K均值的遥感影像聚类算法。首先利用粗糙集计算各个属性的重要性,在K均值聚类算法中,以其计算权值,判断像素与聚类中心的距离。实验证明,基于粗糙集与K均值遥感影像聚类算法考虑到各个属性的重要性,提高了影像分割精度,具有一定的实用价值。

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