基于遗传和蚁群组合算法优化的遥感图像分割

被引：5

作者：

刘朔 ^{[1
,2
]}

武红敢 ^{[3
]}

温庆可 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 中国科学院遥感应用研究所

[2] 中国科学院研究生院

[3] 中国林业科学研究院资源信息研究所

来源：

武汉大学学报(信息科学版) | 2009年 / 06期

关键词：

遥感图像分割; 小生境遗传算法; 蚁群算法; 三维熵; 模糊聚类;

D O I：

10.13203/j.whugis2009.06.004

中图分类号：

P237 [测绘遥感技术];

学科分类号：

1404 ;

摘要：

将遗传算法和蚁群算法组合对模糊聚类进行优化,巧妙地对图像的像素特征和空间特征进行提取,利用这些特征作为聚类依据,将图像的多个特征结合到智能计算中,充分利用了遗传算法和蚁群算法各自的优势和特点,既提高了图像分割的准确性,又加快了分割过程的速度。实验结果表明,遗传算法和蚁群组合算法优化的模糊聚类是一种性能良好的遥感图像分割方法。

引用

页码：679 / 683

页数：5

共 7 条

[1] 基于空间邻域信息的二维模糊聚类图像分割 [J].