کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6922192 1448272 2018 9 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
An improved optimum-path forest clustering algorithm for remote sensing image segmentation
ترجمه فارسی عنوان
یک الگوریتم خوشه بندی جنگل بهبود یافته برای بهینه سازی برای جداسازی تصویر از راه دور
کلمات کلیدی
جنگل بهینه مسیر، خوشه بندی تجزیه و تحلیل تصویر از راه دور،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
Remote sensing image segmentation is a key technology for processing remote sensing images. The image segmentation results can be used for feature extraction, target identification and object description. Thus, image segmentation directly affects the subsequent processing results. This paper proposes a novel Optimum-Path Forest (OPF) clustering algorithm that can be used for remote sensing segmentation. The method utilizes the principle that the cluster centres are characterized based on their densities and the distances between the centres and samples with higher densities. A new OPF clustering algorithm probability density function is defined based on this principle and applied to remote sensing image segmentation. Experiments are conducted using five remote sensing land cover images. The experimental results illustrate that the proposed method can outperform the original OPF approach.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computers & Geosciences - Volume 112, March 2018, Pages 38-46
نویسندگان
, , , , ,