基于PCA-K-means的卫星遥感图像的颜色特征提取技术
Color-Feature Extraction of Remote Sensing Image Based on Principal Components Analysis and K-means作者机构：咸阳师范学院信息工程学院陕西咸阳712000
出 版 物：《微电子学与计算机》 (Microelectronics & Computer)
年 卷 期：2012年第29卷第10期
页 面：64-68页
学科分类：12[管理学] 0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 09[农学] 081002[工学-信号与信息处理]
基 金：陕西省教育厅专项科研计划项目(09JK811) 咸阳师范学院专项科研基金项目(08XSYK336,11XSYK329)
摘 要：结合主成分分析(PCA)和K均值聚类算法(K-means)的特点,本文提出了一种对卫星遥感图像进行颜色特征提取的PCA-K-means算法.该算法去除了图像的R、G、B之间的相关性,在动态聚类的基础上,采用基于区域分类的空间一致性原则合并空间信息,使得该方法能高效的描述卫星图像的颜色特征.实验结果表明,该方法识别性能好,准确度高,是对多频谱遥感图像的颜色特征提取的一种有效的方法.
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