【摘 要】
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遥感影像的水库水体信息提取对水库面积变化监测有很大的帮助,因此,提出一种基于遗传算法和改进Otsu算法的水体提取方法.对处理后的遥感影像使用NDWI(normalized difference water index)水体指数法进行初始的水体提取,由于传统的Otsu算法对直方图呈现双峰分布的图像提取效果不佳,利用遗传算法对最大类间方差公式进行双阈值计算,引入滑动窗口对图像进行阈值判断;使用自适应阈值算法进行局部阈值分割.通过对石梁河水库和小塔山水库的实验,表明该方法能够准确提取出水库的水体信息,误提取和漏
【机 构】
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河海大学 计算机与信息学院,江苏 南京 211100
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遥感影像的水库水体信息提取对水库面积变化监测有很大的帮助,因此,提出一种基于遗传算法和改进Otsu算法的水体提取方法.对处理后的遥感影像使用NDWI(normalized difference water index)水体指数法进行初始的水体提取,由于传统的Otsu算法对直方图呈现双峰分布的图像提取效果不佳,利用遗传算法对最大类间方差公式进行双阈值计算,引入滑动窗口对图像进行阈值判断;使用自适应阈值算法进行局部阈值分割.通过对石梁河水库和小塔山水库的实验,表明该方法能够准确提取出水库的水体信息,误提取和漏提取现象得到了很大的改善.
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针对异常离群点对k-means‖算法的聚类精确度影响较大且在确定中心点过程中会泄露聚类数据隐私的问题,提出DPk-means‖算法.标记离群点,降低离群点对k-means‖算法聚类精确度的影响,将差分隐私应用于k-means‖聚类算法中保护聚类数据隐私.在选择聚类初始中心点和迭代求取均值中心点的过程中,应用拉普拉斯机制注入噪声,解决数据隐私泄露的问题.通过隐私预算动态变化对聚类结果准确性的影响及同类算法对比实验分析验证,DPk-means‖算法能够提供更高的隐私保护水平且保证聚类结果的准确性.
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