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文檔簡介
1、隨著遙感技術的飛速發(fā)展,人們對于生活的地球的信息有著越來越多的認識,尤其是近年來產(chǎn)生了越來越多的遙感圖像。隨之而來的挑戰(zhàn)接踵而至,如何在眾多的遙感圖像中選取能夠勝任遙感任務的遙感圖像成為了遙感領域中的一個研究方向。盡管已有眾多的關于遙感圖像的分類方法現(xiàn)世,但是若不事先對眾多的遙感圖像的分類質(zhì)量進行預估,貿(mào)然地使用分類方法則會浪費大量的人力、物力,勢必對遙感圖像的研究工作有著事倍功半的反效果。
因此,本文面向圖像類別概率估計問題
2、,以模擬數(shù)據(jù)作為主要研究對象,從自動的樣本選擇研究入手,以圖像分類為手段,探討圖像中每一灰度值隸屬于圖像中各個類別的概率。其中對于樣本的自動選擇,采用K-均值聚類給出,將數(shù)據(jù)以圖的形式描述,應用標簽繁殖算法和標記點加權,通過一種迭代更新的方式,以達到對基于圖像分類時不同灰度值對于各類類別概率的預估。
本文所做的主要工作如下:
1)為了達到高精度且自動化強的分類結(jié)果,這里基于K均值和標簽繁殖算法相結(jié)合的方法,給出類別概
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