基于改进模糊均值聚类算法的遥感图像分割技术
陈幸
陈盛华
陈国华
孙蕾
姚明侠
国网江西省电力有限公司 经济技术研究院,江西 南昌 330006
摘要：针对遥感图像分割迅速性和准确性不高的问题,提出了一种基于改进模糊均值聚类算法的遥感图像分割技术并将其应用于电力规划建设领域.以模糊均值聚类算法为基础,采用样本特征值平方差方式定义了新的特征距离,并通过引入空间函数方式实现了对图像空间信息的利用,从而对模糊均值聚类算法进行改进.结果表明:改进FCM算法单张图像处理时间约为FCM-S图像处理算法的0.43 倍,约为FCM图像处理算法的 0.19 倍;改进FCM算法图像分割准确率约为95.3%,比FCM-S算法高约2.7%,比传统FCM算法高约7.1%.
关键词：遥感图像电力建设模糊均值聚类图像分割空间函数特征值特征距离
分类号：TM744(输配电工程、电力网及电力系统)
资助基金：江西省科技计划项目(S2019RCDT2B0484)国网江西经研院科技项目(52182519000C)
论文发表日期：2023-11-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 716-720 )
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