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条件随机场模型约束下的遥感影像模糊C-均值聚类算法 总被引：2，自引：1，他引：1
遥感影像具有丰富的空间相关信息,而传统的基于像元光谱的聚类算法并不能将空间信息融入聚类,聚类结果往往不好。针对这一问题,本文提出了一种条件随机场模型约束下的模糊C-均值聚类算法,通过邻域像元的分类先验信息对中心像元的类别进行约束从而提取空间相关信息,基于二阶条件随机场将光谱信息和空间相关信息同时融入聚类,并使用环形置信度迭代算法得到像元分类后验概率的全局最优推测。试验证明,本文算法能够有效地保持地物的形状特征,分类精度相比传统算法有所提高。 相似文献
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基于密度的抽样和动态时间扭曲距离,提出了一种半监督高光谱模糊聚类方法。该方法首先应用基于密度的方法对样本进行抽样,然后采用动态时间扭曲距离计算样本之间的相似度,最后利用半监督模糊C均值算法进行聚类。为了验证所提出方法的有效性,在广泛使用的Indian Pines数据集和PaviaU数据集上进行试验。结果表明,本文提出的方法能够取得理想的分类结果。 相似文献
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本文提出了一种聚类特征和SVM组合的高光谱影像半监督协同分类方法。利用构建的协同分类框架能够将KSFCM聚类算法与半监督SVM分类器相结合,同时利用聚类和分类优势,提高分类器的分类准确率。其中,通过聚类损耗函数、分类一致函数、分类差异性、样本差异性四个指数用以构建协同分类框架,以充分利用少量类标签样本信息,避免高光谱类标签样本获取困难问题,在一定程度上解决SVM支持向量随着训练样本增加而线性增加的问题,从而寻求最佳分类结果。实验结果表明,本文所提方法得到的分类精度优于直接利用SVM进行半监督分类。 相似文献
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常规高光谱影像逐像素分类往往没有考虑空间相关性,分类结果未体现地物的空间关联和分布特征。为了在分类中充分利用空间特征,利用聚类信息并结合隐马尔可夫随机场模型讨论了高光谱遥感影像光谱-空间分类方法。首先,在不同特征提取方法（最小噪声分离、独立成分分析和主成分分析）下,使用不同聚类方法（k-均值、迭代自组织分析算法和模糊c-均值算法）借助隐马尔可夫随机场获取优化的分割图;然后,采用4连通区域标记法对分割区域标记生成图像对象,并根据支持向量机的逐像素分类结果采用多数投票法对图像对象进行分类;最后,借助凹槽窗口邻域滤波技术改进分类结果,削弱“椒盐”现象。该方法综合了监督分类和非监督分类的优势,通过聚类引入地物空间相关性信息,通过隐马尔可夫随机场引入上下文特征,较好地弥补了单纯基于光谱信息分类的不足。 相似文献
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遥感影像模糊聚类方法可以在无需样本分布信息的情况下获取比硬聚类方法更高的分类精度,但其仍依赖先验知识来确定影像地物的类别数。本文提出了一种基于自适应差分进化的遥感影像自动模糊聚类方法,该方法利用差分进化搜索速度快、计算简单、稳定性高的优点,以Xie-Beni指数为优化的适应度函数,在无需先验类别信息的情况下自动判定图像的类别数,并结合局部搜索算子对遥感影像进行最优化聚类。通过模拟影像以及两幅真实遥感图像的分类实验表明,本文方法不仅可以正确地自动获取地物类别数,而且能够获得比K均值、ISODATA以及模糊K均值方法更高的分类精度。 相似文献
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利用改进的FCM方法分割高分辨率遥感影像 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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为了解决模糊支持向量机(FSVM)算法应用于全极化SAR影像分类而产生的聚类中心陷入局部过适应问题,本文提出了一种基于模糊分割理论结合RBF神经网络的全极化SAR影像分类方法。主要利用模糊聚类分割、极化分解、纹理特征提取等,构建待分类地物特征集,并通过SGE进行监督降维,采用降维后的待分类地物极化表征完成RBF分类器训练,实现全极化SAR影像监督分类。最终通过C波段Randsat-2全极化SAR数据进行实测检验,结果表明,该方法使得分类结果区域一致性增强,充分地保存了待分类地物细节信息。 相似文献
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提出了一种基于多尺度小波融合和改进的非监督模糊聚类的多光谱遥感影像变化检测方法。该算法解决了目前很多算法造成虚警率较高,而且未能充分利用像元之间空间关系的问题。首先利用二维离散小波（DWT）多尺度分解的方式来构造差异图,通过对两种小波分解系数融合的方式来抑制噪声点和突出变化区域。考虑到像元之间的空间位置信息,在融合后的基础上采用改进的模糊局部信息聚类（IFLICM）的方法得到变化检测结果。对两个时相的多光谱遥感卫星影像进行变化检测试验,试验表明基于融合的变化检测结果精度更高,并且改进后的聚类算法效果比其他聚类算法效果更好。 相似文献
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模糊C均值聚类是一种经典的非监督聚类模型,成功地应用于遥感影像分类。但是该方法对初始值敏感,容易陷入局部最优解;同时聚类时仅考虑光谱信息,忽略了空间信息。本文提出了一种新的基于马尔科夫随机场的模糊C均值聚类方法,该方法把马尔科夫随机场和模糊C均值结合在一起。初始值依据第一主成分的密度函数确定,这样克服了对初始值的依赖性,又在聚类的时候考虑了空间信息。通过实例数据验证,所提出的方法分类精度优于传统的模糊C均值模型。 相似文献
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一种模糊聚类的遥感影像分析方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统模糊聚类的遥感影像分析方法的不足,重点研究基于模糊ISODATA聚类的遥感影像分析。通过Matlab软件编程实现基于迭代自组织数据分析技术、模糊C均值聚类、模糊ISODATA算法对合成图像、纹理图像及真实遥感影像的分类,并对其分类结果进行讨论。通过实验数据对比,评价FISODATA算法的优越性。实验结果表明:ISODATA算法及FISODATA算法都能够实现变类,而FCM算法只能在固定聚类数下进行分类,但是,ISODATA算法分类机制不稳定,不能每次都确定正确聚类数。在迭代过程中,将FISODATA算法引入模糊集理论,便能够快速准确的实现聚类数的确定。 相似文献
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基于改进的半监督FCM算法和马尔科夫随机场,提出了一种新的融合空间信息的半监督变化监测方法。首先将两幅遥感图像相减得到差值图像,并通过第4波段的差值给出了一种新的样本标记方法;然后,通过标记样本对差值图像利用半监督FCM算法进行聚类;最后,为了提高监测精度和去除聚类噪音点,利用像元点之间的空间邻接关系和马尔科夫随机场,通过更新后的隶属度矩阵得到了监测结果。为了验证本文方法的有效性,选取了两组TM遥感图像,监测了森林的变化。试验结果表明,改进的半监督FCM算法可以减少监测的漏检率,马尔科夫随机场方法可以很好地去除聚类过程中形成的噪声点,减少监测的虚检率。 相似文献
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Automatic monitoring of changes on the Earth’s surface is an intrinsic capability and simultaneously a persistent methodological challenge in remote sensing, especially regarding imagery with very-high spatial resolution (VHR) and complex urban environments. In order to enable a high level of automatization, the change detection problem is solved in an unsupervised way to alleviate efforts associated with collection of properly encoded prior knowledge. In this context, this paper systematically investigates the nature and effects of class distribution and class imbalance in an unsupervised binary change detection application based on VHR imagery over urban areas. For this purpose, a diagnostic framework for sensitivity analysis of a large range of possible degrees of class imbalance is presented, which is of particular importance with respect to unsupervised approaches where the content of images and thus the occurrence and the distribution of classes are generally unknown a priori. Furthermore, this framework can serve as a general technique to evaluate model transferability in any two-class classification problem. The applied change detection approach is based on object-based difference features calculated from VHR imagery and subsequent unsupervised two-class clustering using k‐means, genetic k-means and self-organizing map (SOM) clustering. The results from two test sites with different structural characteristics of the built environment demonstrated that classification performance is generally worse in imbalanced class distribution settings while best results were reached in balanced or close to balanced situations. Regarding suitable accuracy measures for evaluating model performance in imbalanced settings, this study revealed that the Kappa statistics show significant response to class distribution while the true skill statistic was widely insensitive to imbalanced classes. In general, the genetic k-means clustering algorithm achieved the most robust results with respect to class imbalance while the SOM clustering exhibited a distinct optimization towards a balanced distribution of classes. 相似文献
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高国勇 《测绘与空间地理信息》2015,(6):98-100
聚类是数据挖掘的重要分支之一,引入模糊理论的模糊聚类分析为显示数据提供了模糊处理能力,在许多领域被广泛应用。本文应用考虑邻域关系的约束模糊C均值(Fuzzy C-Means with Constrains,FCM_S)算法,将邻域像素引入到目标函数中,进而有效地利用邻域像素信息,提高分割精度。本文应用FCM_S算法对模拟彩色纹理图像进行分割,计算其混淆矩阵,定性定量地与FCM算法进行对比分析,证明了该算法的鲁棒性。 相似文献
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多结构元素组合型MODIS影像水体边缘检测 总被引：1，自引：0，他引：1
受空间分辨率的约束,MODIS遥感影像中存在很多混合像元,不利于水体边缘信息的提取,为提高水体边缘混合像元的检测精度,本文提出了多结构元素组合型边缘检测算法。方法选取了适合于遥感影像水体边缘检测的膨胀型和腐蚀型算子,同时针对遥感影像自身的特点,构建了多尺寸多方位的结构元素,设计了不同的方向权重和尺寸权重系数,再将基于不同检测算子的边缘检测结果组合得到最终结果。实验结果表明与传统算法相比,多结构元素组合型边缘检测算法边缘提取效果良好,提高了水体边缘的检测精度。 相似文献