期刊文献+

基于核模糊c-均值聚类与阈值分割的SAR影像分割算法 被引量:1

下载PDF
导出
摘要 由于SAR影像存在强烈的相干斑点噪声,传统的方法分割方法存在缺陷。文章在SAR影像分割研究中引入模糊聚类分析,设计了基于核模糊c-均值聚类与阈值分割结合的SAR影像分割算法,对SAR影像实现分割实验,通过实验分割结果的分析,证明了算法的可靠性。
作者 邱双双
出处 《科技创新与应用》 2014年第35期15-15,共1页 Technology Innovation and Application
  • 相关文献

参考文献4

二级参考文献31

  • 1曾国辉,张秀彬,胡朝晖,林峰.基于模糊度的图像阈值分割法[J].微型电脑应用,2003,19(2):10-11. 被引量:4
  • 2吴士达,杨立新.图象边缘检测的模糊数学方法[J].成都气象学院学报,1995,10(3):220-225. 被引量:7
  • 3Dave R N. Generalized Fuuzy C-shell Clustering and Detection of Circular and Elliptical Boundaries[J]. Pattern Recognition, 1992, 25(7): 639-641.
  • 4Krishnapuram R, Frigui H, Nasraui O. The Fuzzy C Quadric Shell Clustering Algorithm and the Detection of Second-degree[J]. Pattern Recognition Letters, 1993, 14(7): 545-552.
  • 5Girolami M. Mercer Kernel Based Clustering in Feature Space[J]. IEEE Trans on Neural Networks, 2002, 13(3): 780-784.
  • 6Burges C J C. Geometry and Invariance in Kernel Based Methods[A]. Advance in Kernel Methods-Support Vector Learning[C]. Cambridge: MIT Press, 1999. 89-116.
  • 7Scholkopf B, MIka S, Burges C, et al. Input Space Versus Feature Space in Kernel-based Methods[J]. IEEE Trans on Neural Networks, 1999, 10(5): 1000-1017.
  • 8Bezdek J C. Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms[M]. New York: Plenum Press, 1981.
  • 9Bezdek J C. Convergence Theory for Fuzzy C-Means: Counterexamples and Repaires[J]. IEEE Trans on SMC, 1987, 17(4): 873-877.
  • 10Bezdek J C, Keller J M, Krishnapuram R, et al. Will the Real IRIS Data Please Stand Up?[J]. IEEE Trans on Fuzzy System, 1999, 7(3): 368-369.

共引文献243

同被引文献9

引证文献1

二级引证文献6

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部