文档介绍：如/毋夕独创性声明关于论文使用授权的说明时间:勿辏挛鹑月日时间:哆—C艿难宦畚脑诮饷芎笥ψ袷卮诵本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得安徽农业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名:本人完全了解安徽农业大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同意安徽农业大学可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。时间:第一导师签名
摘要遥感图像分割是指对遥感图像进行处理和分析,从中提取目标特征的技术和过程。模糊聚类算法应用在遥感图像分割上是近年来研究的热点,本研究以安徽省东至县梅城林场年同期8型枷裎V饕J菰矗赗隚的支持下,⒓负涡U⑼枷袢诤系仍ご恚褂靡些改进的模糊聚类算法对图像进行分割,实验结果表明,文中所提出的模糊聚类的新算法都取得了良好的效果。并根据项目的实际需要对算法进行了实现,设计完成了遥感图像分割演示系统。归纳起来,本文的创新性研究成果主要体现在以下几个方面:岢隽街只诤说母慕:劾嗨惴ǎ夯诤说哪:劾嘀行姆掷胨惴絒诤说拇丶浞掷刖劾嗨惴是通过一种模糊聚类中心分离算法的改进。苡成涫淙胧菁揭桓龈呶卣骺占洌诖丝占渲苤葱芯劾辔幢昙鞘荨Mü褂煤朔剑琄能比模糊稻劾和更好处理线性非分离问题,实验表明泻芎玫奶匦裕种簇间分离聚类改进算法。能映射输入数据点到一个高维特征空间,在此空间中能执行聚类未标记数据,使用能比虸更好地处理线性非分离问题。实验表明了有更好的特性。岢隽街只诓问呕哪:劾嗨惴ǎ夯诓问呕母慕涂赡芫劾算法和非参数化的广义噪声聚类惴ā惴ㄊ怯煽赡芫劾算法可能稻劾嗨惴相结合提出的一种改进算法,。为了克服虸娜钡悖玃和相结合提出。通过实验表明,在处理遥感图像分割方面明显优于模糊稻。惴ㄊ怯晒阋逶肷劾和岷咸岢龅囊恢指慕算法,为解决惴ǚ浅R览挡问驮谠诵蠫算法前必须运行惴ㄒ员计算参数的缺点。在哪勘旰蚉基础上,提出惴ā通过一种非参数化方法计算勘旰械牟问蚨鳪不依赖参数并且聚类速度快于Mü匀斯ず肷菁土礁鍪导适菁龇抡媸笛椋笛榻峁表明了哂泻芎玫卮砗肷荩劾嘀行母咏媸稻劾嘀行模劾嘧确性高,聚类时问少的优良性能。褂盟闹指慕乃惴ǘ悦烦橇殖∫8型枷窠蟹指睿缓蠖苑指畹慕峁是由一类訦
出有效评价,最后,选择一种效率最高的算法进行分割。杓剖迪至嘶谀:劾嗨惴ǖ囊8型枷穹指钕低场1疚母菔导氏钅恐的需要,对所改进的算法进行系统的实现,采用面向对象的编程思想,使用跨平台的夹谓缑婵猓7⒑蜕杓仆瓿闪艘8型枷穹指钛菔鞠低场关键字:模糊均值聚类,图像分割,遥感图像,可能稻劾啵阋逶肷劾
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目录髀邸8型枷穹指畹南喙乩砺邸诤说母慕途劾嗨惴ā诓问呕母慕劾嗨惴ā研究目的与意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..遥感图像分割国内外研究进展⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..研究内容及创新点⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..遥感图像分割的步骤⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于核的模糊聚类中心分离算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.浴::劾嘀行姆掷胨惴ā基于核的簇间分离聚类算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.慕涂赡蹸一均值聚类算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..问呕母慕赡芫劾嗨惴ā非参数化的广义噪声聚类算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..
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