电子设计工程
電子設計工程
전자설계공정
ELECTRONIC DESIGN ENGINEERING
2014年
5期
127-130
,共4页
合成孔径雷达%自调整图谱方法%分割%代价函数
閤成孔徑雷達%自調整圖譜方法%分割%代價函數
합성공경뢰체%자조정도보방법%분할%대개함수
Synthetic Aperture Radar (SAR)%self-tuning spectral clustering method%segmentation%cost function
谱聚类是在给定数据集上用基于图论的方法进行分类,并已广泛地应用于SAR图像分割.自调整谱聚类(self-tuning spectral clustering,简称STSC)方法是一种可以自动确定尺度因子和分类数的方法.本文给出了一种改进的STSC方法,使用熵函数作为自动求分类数的代价函数,使得分类数的计算更加准确和有效,提高了方法的分类精度.实验表明,改进的STSC方法对自然图像、SAR图像的分割精度高于原STSC方法.
譜聚類是在給定數據集上用基于圖論的方法進行分類,併已廣汎地應用于SAR圖像分割.自調整譜聚類(self-tuning spectral clustering,簡稱STSC)方法是一種可以自動確定呎度因子和分類數的方法.本文給齣瞭一種改進的STSC方法,使用熵函數作為自動求分類數的代價函數,使得分類數的計算更加準確和有效,提高瞭方法的分類精度.實驗錶明,改進的STSC方法對自然圖像、SAR圖像的分割精度高于原STSC方法.
보취류시재급정수거집상용기우도론적방법진행분류,병이엄범지응용우SAR도상분할.자조정보취류(self-tuning spectral clustering,간칭STSC)방법시일충가이자동학정척도인자화분류수적방법.본문급출료일충개진적STSC방법,사용적함수작위자동구분류수적대개함수,사득분류수적계산경가준학화유효,제고료방법적분류정도.실험표명,개진적STSC방법대자연도상、SAR도상적분할정도고우원STSC방법.
