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J-GLOBAL ID：201802280112019832   整理番号：18A1265143

カーネルファジィC-平均とEM混合クラスタリングアルゴリズムに基づくリモートセンシング画像分割【JST・京大機械翻訳】

Remote sensing image segmentation based on KFCM and EM hybrid clustering algorithm

著者 (5件)： Wang Min (西安建筑科技大学信息与控制工程学院,陜西西安,710055) ,  Zhang Xin (西安建筑科技大学信息与控制工程学院,陜西西安,710055) ,  Yuan Weiguo (西安建筑科技大学信息与控制工程学院,陜西西安,710055) ,  Wei Mingfei (西安建筑科技大学信息与控制工程学院,陜西西安,710055) ,  Wang Jing (西安建筑科技大学信息与控制工程学院,陜西西安,710055)
資料名： Yejing yu Xianshi  (Yejing yu Xianshi)
巻： 32  号： 12  ページ： 999-1005  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1519A  ISSN： 1007-2780  CODEN： YYXIFY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： クラスタ化アルゴリズムの分割速度が遅く,雑音抑制能力が弱いという問題を克服するために,カーネルファジィC-平均(KernelFuzzyCmeans)に基づくカーネルファジィC-平均(KernelFuzzyCmeans)を提案した。まず第一に,オリジナルのKFCMアルゴリズムに隠れた変数を導入して,画素をあらかじめ定義して,次に,EMアルゴリズムを使用して,事前定義のクラスが最も良いかどうかを評価して,次に,リモートセンシング画像のクラスタリングセグメンテーションを完成する。EMアルゴリズムによる評価では,KFCMに空間近傍情報を導入し,慣性重みを用いて初期化パラメータを最適化し,アルゴリズムの効率を改善した。伝統的クラスタ化分割法と比較して,結果は,この方法が高速,良い性能,および精度で応用の要求を満たすことができ,高い応用価値を持っていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 隠れた変数 ,  最適化 ,  高速度 ,  画素 ,  *アルゴリズム ,  分割法 ,  クラスタ化 ,  雑音発生防止
準シソーラス用語： 近傍 ,  EMアルゴリズム ,  *リモートセンシング画像 ,  *クラスタリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： remote sensing image ,  kernel fuzzy C-means ,  EM ,  spatial neighborhood ,  inertia weigh

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： カーネル ,  ファジィ ,  平均 ,  EM ,  クラスタリングアルゴリズム ,  リモートセンシング ,  画像分割