一种改进的空间加权模糊C均值算法在遥感影像分割中的应用

摘要：

针对模糊C均值算法对初始聚类中心比较敏感的问题,提出了一种改进的空间加权模糊C均值算法.该算法首先通过BP神经网络训练已知样本,得出初始隶属矩阵,从而提高了初始聚类中心的可靠性.鉴于空间数据具有自相关的特点,在算法中考虑邻域像元对中心像元的影响,并赋予不同的权重,使算法具有更强的抗噪能力.为验证方法的有效性,将改进的方法用于SPOT 2.5 m遥感影像数据的分割,并与FCM、SFCM等算法的分割结果进行了对比分析,结果表明,本文方法取得了较好的效果.

关键词：模糊C均值、空间信息、图像分割

所属期刊栏目：38

分类号：P237.3(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家十二五科技支撑计划资助项目2012BAJ15B04

在线出版日期：2013-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：774-777