基于核模糊CG均值和EM混合聚类算法的遥感图像分割.PDF

第 卷 第 期 液晶与显示 ３２ 　 １２ 　　 Vol．３２　No．１２ 　 　　　　 　　　　　　ChineseJournalofLiuidCrstalsandDislas 年 月 q y p y ２０１７ １２ 　 　 　 Dec．２０１７ 文章编号: ( ) １００７Ｇ２７８０２０１７１２Ｇ０９９９Ｇ０７ 基于核模糊 均值和 混合聚类 CＧ EM 算法的遥感图像分割 ∗ , , , , 王 民 张 鑫 贠卫国 卫铭斐 王 静 　 　 　 ( , ) 西安建筑科技大学 信息与控制工程学院 陕西 西安 ７１００５５ : 、 , ( 摘要 针对聚类算法在应用中分割速度慢 抑制噪声能力弱等问题 本文提出一种基于核模糊 均值 CＧ KernelFuzz CＧ y , ) ( ) . meansKFCM 和融合期望最大化 EM 算法混合聚类的遥感图像分割 首先给原始 KFCM算法引入隐含变量来对像 , , . 素预定义类别 然后利用 EM算法评价预定义的类别是否最优 以此完成对遥感图像的聚类分割 在利用 EM算法进行 , , . 评价时 对 KFCM引入空间邻域信息 采用惯性权重对其初始化参数进行优化增强算法效率 与传统的聚类分割方法 , , 、 、 , . 进行比较 研究结果表明 该方法速度快 效果好 精度也能满足应用要求 具有较高的应用价值 : ; ; ; ; 关 键 词 遥感图像 核模糊 均值 空间邻域 惯性权重 　 　 CＧ EM 中图分类号: 文献标识码: : / P２　　 A　　doi１０．３７８８YJYX０９９９ Remotesensin imaesementationbasedonKFCMandEM g g g hbridclusterin alorithm y g g