【摘 要】
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针对遥感图像分割迅速性和准确性不高的问题,提出了一种基于改进模糊均值聚类算法的遥感图像分割技术,并将其应用于电力规划建设领域。以模糊均值聚类算法为基础,采用样本特征值平方差的方式定义了新的特征距离,并通过引入空间函数的方式实现了对图像空间信息的利用,从而对模糊均值聚类算法进行改进。实验结果表明,基于改进的FCM算法单张图像的处理时间约为FCM-S图像处理算法的0.43倍,是FCM图像处理算法的0.
【基金项目】
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江西省科技计划项目(S2019RCDT2B0484); 国网江西经研院科技项目(52182519000C);
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针对遥感图像分割迅速性和准确性不高的问题,提出了一种基于改进模糊均值聚类算法的遥感图像分割技术,并将其应用于电力规划建设领域。以模糊均值聚类算法为基础,采用样本特征值平方差的方式定义了新的特征距离,并通过引入空间函数的方式实现了对图像空间信息的利用,从而对模糊均值聚类算法进行改进。实验结果表明,基于改进的FCM算法单张图像的处理时间约为FCM-S图像处理算法的0.43倍,是FCM图像处理算法的0.19倍。改进的FCM算法图像分割准确率约为95.3 %,其准确率比FCM-S算法高约2.7 %;比传统FCM算法的图像分割准确率高7.1 %。
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