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[1]
模式识别.[M].边肇祺等编著;.清华大学出版社.2000,
基于mean-shift聚类过程的遥感影像自动分类方法
被引：2
作者：
蔡华杰
田金文
机构：
[1] 华中科技大学图像识别与人工智能研究所
来源：
关键词：
遥感影像;
自适应;
聚类;
特征空间;
分类;
密度函数;
D O I：
10.13245/j.hust.2008.11.020
中图分类号：
TP391.41 [];
学科分类号：
080203 ;
摘要：
提出了一种稳健的自动分类方法——自适应mean-shift(AMS)算法.该方法基于mean-shift聚类过程,不需要假定数据分布类型,也不需要指定类别的数目,自动化程度较高.自适应mean-shift算法根据数据分布特点自适应地确定带宽的大小,利用采样点估计模式来设计自适应估计器,自适应估计器将每个数据点与不同尺度的核函数联系起来,当核函数满足一定的条件时,AMS迭代过程收敛于极值点(mode),自适应AMS算法是一种归一化的密度梯度估计算法.采用TM影像进行分类试验,试验结果表明:该算法自适应程度高,精度也能满足要求,是一种稳健的自动分类方法.
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