RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Компьютерная оптика:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Компьютерная оптика, 2014, том 38, выпуск 2, страницы 281–286 (Mi co272)  

АНАЛИЗ ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНЫХ ДАННЫХ

Пространственная классификация гиперспектральных изображений с использованием метода кластеризации k-means++

Е. А. Зимичевa, Н. Л. Казанскийab, П. Г. Серафимовичab

a Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королёва (национальный исследовательский университет)
b Институт систем обработки изображений РАН

Аннотация: Предлагается и исследуется комплексный метод классификации гиперспектральных изображений с учётом пространственной близости пикселей. Ключевой особенностью метода является то, что он использует распространённые и достаточно простые алгоритмы для достижения высокой точности. Метод комбинирует результаты попиксельной классификации с использованием метода опорных векторов и множества контуров, полученных в результате кластеризации изображения методом k-means++. Для предотвращения избыточной обработки схожих данных используется метод главных компонент. Предложенный метод позволяет повысить точность и скорость классификации гиперспектральных данных.

Ключевые слова: гиперспектральные изображения, классификация, сегментация, метод опорных векторов, метод k-means++.

Финансовая поддержка Номер гранта
Министерство образования и науки Российской Федерации
Российский фонд фундаментальных исследований 13-07-12181-офи-м
14-07-97009-р_поволжье_а
14-07-97008-р_поволжье_а
Работа выполнена при поддержке Министерства образования и науки РФ и грантов РФФИ №№13-07-12181, 14-07-97009 и 14-07-97008.


Полный текст: PDF файл (457 kB)
Полный текст: http://www.computeroptics.smr.ru/.../380217.html
Список литературы: PDF файл   HTML файл
Тип публикации: Статья
Поступила в редакцию: 07.05.2014

Образец цитирования: Е. А. Зимичев, Н. Л. Казанский, П. Г. Серафимович, “Пространственная классификация гиперспектральных изображений с использованием метода кластеризации k-means++”, Компьютерная оптика, 38:2 (2014), 281–286

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{ZimKazSer14}
\by Е.~А.~Зимичев, Н.~Л.~Казанский, П.~Г.~Серафимович
\paper Пространственная классификация гиперспектральных изображений с использованием метода кластеризации k-means++
\jour Компьютерная оптика
\yr 2014
\vol 38
\issue 2
\pages 281--286
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/co272}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/co272
  • http://mi.mathnet.ru/rus/co/v38/i2/p281

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles
  • Компьютерная оптика
    Просмотров:
    Эта страница:240
    Полный текст:84
    Литература:22
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2020