ИЕРАРХИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ДЛЯ СЕГМЕНТАЦИИ МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

В рамках сеточного и ансамблевого подходов разработаны вычислительно эффективные иерархические алгоритмы кластеризации HCA и НЕСА для сегментации мультиспектральных изображений. Предложена специальная метрика, позволяющая выделять вложенные кластеры даже при наличии пересечений. Представлены результаты экспериментальных исследований алгоритмов на модельных и реальных данных, подтверждающие их эффективность.

Авторы

Тэги

иерархический ансамблевый алгоритм кластеризации сеточный подход сегментация мультиспектральных спутниковых изображений.

Тематические рубрики

Общий отдел

Предметные рубрики

В этом же номере:

ТРЁХМЕРНЫЕ ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННЫЕ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ И ЛАЗЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ДЛЯ НАУЧНЫХ И ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРИМЕНЕНИЙ, ПОСТРОЕНИЕ ДОВЕРИТЕЛЬНЫХ ГРАНИЦ ДЛЯ РЕШАЮЩЕЙ ФУНКЦИИ В ДВУАЛЬТЕРНАТИВНОЙ ЗАДАЧЕ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ, ...

Резюме по документу**

В рамках сеточного и ансамблевого подходов разработаны вычислительно эффективные иерархические алгоритмы кластеризации HCA и НЕСА для сегментации мультиспектральных изображений. <...> Предложена специальная метрика, позволяющая выделять вложенные кластеры даже при наличии пересечений. <...> Представлены результаты экспериментальных исследований алгоритмов на модельных и реальных данных, подтверждающие их эффективность. <...> В рамках сеточного и ансамблевого подходов разработаны вычислительно эффективные иерархические алгоритмы кластеризации HCA и НЕСА для сегментации мультиспектральных изображений. <...> Предложена специальная метрика, позволяющая выделять вложенные кластеры даже при наличии пересечений. <...> Представлены результаты экспериментальных исследований алгоритмов на модельных и реальных данных, подтверждающие их эффективность. <...>

** - вычисляется автоматически, возможны погрешности

Похожие документы:

Похожие документы из РУАЭСТ
|
Похожие документы из Руконт

ИЕРАРХИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ДЛЯ СЕГМЕНТАЦИИ МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Помощь:

Участники: