[1]张伟伟,薄 华,王晓峰.多特征-谱聚类的SAR图像溢油分割[J].智能系统学报,2010,5(6):551-555.
ZHANG Wei-wei,BO Hua,WANG Xiao-feng.SAR oil spill image segmentationbased on a multispectral clustering algorithm[J].CAAI Transactions on Intelligent Systems,2010,5(6):551-555.
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《智能系统学报》[ISSN 1673-4785/CN 23-1538/TP] 卷:
5
期数:
2010年第6期
页码:
551-555
栏目:
学术论文—机器感知与模式识别
出版日期:
2010-12-25
- Title:
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SAR oil spill image segmentationbased on a multispectral clustering algorithm
- 文章编号:
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1673-4785(2010)06-0551-05
- 作者:
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张伟伟,薄 华,王晓峰
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上海海事大学 信息工程学院,上海 200315
- Author(s):
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ZHANG Wei-wei, BO Hua, WANG Xiao-feng
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School of Information Engineering, Shanghai Maritime University, Shanghai 200135, China
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- 关键词:
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合成孔径雷达; 灰度共生矩阵; 谱聚类; 溢油分割
- Keywords:
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synthetic aperture radar; graylevel cooccurrence matrices; spectral clustering; spill oil segmentation
- 分类号:
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TP751
- 文献标志码:
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A
- 摘要:
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经典的K聚类算法,并不适合实现任意形状的聚类,而且有容易陷入局部最小值的不足.提出基于多个纹理特征的谱聚类算法,该方法用灰度共生矩阵(GLCM)提取合成孔径雷达 (SAR)图像的多个特征值,构建谱聚类的特征矩阵,并依据规范切准则,用K均值聚类的方法对拉普拉斯矩阵的第二小的特征值对应的特征向量进行聚类,实现基于SAR图像的溢油的分割.新方法与传统的K聚类方法比较,可以减少相干斑噪声对分割结果的影响,较好的保持图像边缘.仿真结果显示,该算法对于相干斑噪声影响较大的图像具有较强的鲁棒性.
- Abstract:
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The classic Kmean clustering algorithm is not suitable for the circumstances of arbitrary shapes and is prone to use the local minimum. In order to fix these shortcomings, a spectral clustering algorithm based on multitexture characteristics was proposed. The algorithm first used graylevel cooccurrence matrices (GLCM) to extract three features of the synthetic aperture radar (SAR) image and construct a characteristic matrix of spectral clustering. Next using the Ncut (Normalizedcut) criterion, it clustered the eigenvector corresponding to the second small eigenvalue of the Laplacian matrix in order to carry out the SAR oil spill image segmentation. Compared with the classic Kmean algorithm, the proposed method reduces the influence of coherent scattering noise on the segmentation result and efficiently conserves the edge of the image. The simulation results also show that the new method has a strong robustness for an image badly affected by the coherent scattering.
备注/Memo
收稿日期:2009-11-12.
基金项目:上海市教育委员会科研创新资助项目(08Y2110).
通信作者:张伟伟.E-mail:zhangyuwei1983@126.com.
作者简介:
张伟伟,女, 1983年生,硕士研究生,主要研究方向为图像处理与视频分析.
?薄 华,女,1971年生,硕士生导师,主要研究方向为遥感图像处理、模式识别、人工智能. 先后主持上海市教委项目1项,参加国家“863”计划和国家自然科学基金项目多项,其中作为第二完成人获军队科技进步奖三等奖2次.发表学术论文10余篇.
王晓峰,男,1958年生, 教授,博士生导师,上海海事大学信息工程学院院长,上海海事大学学报编委,International Journal of Granular Computing, Rough Sets and Intelligent Systems (IJGCRSIS)编委;兼任中国人工智能学会机器学习专业委员会常务委员、智能交通专业委员会委员、粗糙集与粒度计算专业委员会委员;中国仪器仪表学会微机应用学会常务理事;上海海洋与湖沼学会海洋信息技术专业委员会副主任等.任2006、2007 IEEE控制与机器学习国际会议程序委员会委员.担任2008IEEE International Conference on Granular Computing 程序委员会委员,2007 International Conference on Risk Analysis and Crisis Response 会议副主席;国家科技部国际科技合作项目评审专家.主要研究方向为数据挖掘和机器学习.发表学术论文多篇.
更新日期/Last Update:
2011-03-03