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为了降低图像噪声的影响并提高遥感图像分割精度,提出了一种自适应空间约束融入混合模型的遥感图像分割算法。考虑到学生t分布具有重尾特性比高斯分布更具有鲁棒性,利用学生t混合模型(Student’s-t Mixture Model, SMM)建模像素光谱测度概率分布。为了避免图像噪声对分割结果的影响,基于马尔可夫随机场利用局部像素类属概率定义组份权重,将像素空间相关性融入SMM,进而构建出空间约束图像分割模型。为了实现自适应平滑系数的模型参数求解,采用梯度下降方法求解分割模型。采用本文算法对添加噪声的遥感图像进行分割实验,结果表明,所提算法可有效降低图像噪声的影响,同时可准确分割高分辨率遥感图像。 相似文献
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目的 高光谱图像波段数目巨大,导致在解译及分类过程中出现“维数灾难”的现象。针对该问题,在K-means聚类算法基础上,考虑各个波段对不同聚类的重要程度,同时顾及类间信息,提出一种基于熵加权K-means全局信息聚类的高光谱图像分类算法。方法 首先,引入波段权重,用来刻画各个波段对不同聚类的重要程度,并定义熵信息测度表达该权重。其次,为避免局部最优聚类,引入类间距离测度实现全局最优聚类。最后,将上述两类测度引入K-means聚类目标函数,通过最小化目标函数得到最优分类结果。结果 为了验证提出的高光谱图像分类方法的有效性,对Salinas高光谱图像和Pavia University高光谱图像标准图中的地物类别根据其光谱反射率差异程度进行合并,将合并后的标准图作为新的标准分类图。分别采用本文算法和传统K-means算法对Salinas高光谱图像和Pavia University高光谱图像进行实验,并定性、定量地评价和分析了实验结果。对于图像中合并后的地物类别,光谱反射率差异程度大,从视觉上看,本文算法较传统K-means算法有更好的分类结果;从分类精度看,本文算法的总精度分别为92.20%和82.96%, K-means算法的总精度分别为83.39%和67.06%,较K-means算法增长8.81%和15.9%。结论 提出一种基于熵加权K-means全局信息聚类的高光谱图像分类算法,实验结果表明,本文算法对高光谱图像中具有不同光谱反射率差异程度的各类地物目标均能取得很好的分类结果。 相似文献
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在中国几千年手工艺历史长河中,织物染色的工艺不断的发展。早在旧石器时代晚期原始人就已经懂得使用红色矿物颜料,战国时期植物染料开始应用,而现在社会化学颜料取代了矿物颜料广泛的普及了起来。本篇论文根据自然与艺术相结合的特点,重点研究氧化金属拓色于面料上产生的艺术效果。面料在不同的环境中,通过铁锈染可以产生不同的艺术性图案。这与许多方面相关,如温度,湿度,铁质的种类,铁锈的腐蚀程度等。通过查阅资料和实验调查,总结锈染的利弊,为这一工艺的实际运用提供理论依据。 相似文献
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正为提升砖瓦行业青年企业家战略决策能力和经营管理能力,助推砖瓦行业企业转型升级,2019年3月25日至29日,中国砖瓦工业协会组织青年企业家走进洛阳理工学院开展专题研修班。期间,青年企业家在课堂上聆听专家学者传道授业解惑,师生之间、学员之间展开交流,探讨行业发展之路。3月25日,中国建材联合会秘书长、中国砖瓦 相似文献
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