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多特征-谱聚类的SAR图像溢油分割


第 5卷第 6期  21 00年 1   2月 智 能 系 统 学 报  V0 .   1 5 No.   6 De . 01   c2 0 CAM   a s cinso   n elg n  y tms Tr n a to   n I tlie tS se   d i1 . 9 9 j i n 1 7 -7 5 2 1 . 6 0 4 o :0 3 6 / .s . 6 34 8 . 0 0 0 . 1  s 多特 征增 聚 类 的 S R 图像 溢 油 分 割  A 张伟伟 , 薄 华, 王晓峰  ( 上海海事 大学 信 息工程 学院, 海 20 1 ) 上 0 35  摘 要: 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. 出基 于多个纹理  提 特征的谱聚类算法 , 该方法用灰度共生矩阵 ( L M) G C 提取合成 孔径雷达 ( AR 图像 的多个特征值 , S ) 构建谱 聚类的特  征矩阵 , 并依据规范切准则 , 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 , 用 实  现基于 S R图像 的溢油 的分割. A 新方法与传统的 K聚类方法 比较 , 以减少 相干斑 噪声 对分割结 果的影响 , 可 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 .   关 键 词 : 成 孔 径 雷 达 ; 度 共 生矩 阵 ; 聚 类 ; 油 分 割  合 灰 谱 溢 中 图 分 类 号 :P 5  文 献 标 志 码 : 文章 编 号 :6 3 8 (00 0 —5 1 5 T7 1 A 17 47 5 2 1 )605 -   0 S AR  i s i   m a e s g e t to   ol p l i g   e m n a i n   l b s d o     u t—p c r lcuse i g a g r t m  a e   n a m lis e t a   l t rn   l o ih ZHANG  e — i W iwe ,BO  a,W ANG  a —e g Hu Xio fn   ( c o l fIfr t n E gn eig,S a g a  rt   iest h n h i 0 1 5,C ia  S h o o nomai   n ie r   o n h n h iMaimeUnv ri i y,S a g a  0 3 2 hn ) A b t a t Th   l si  me n cu trn   lo ih i  o  u tb e f rt e cr u sa c s o   r ir r  h p s a d i  sr c : e ca sc K— a   l se i g a g rt m  s n ts ia l  o  h   ic m tn e   fa b ta y s a e  n   s p o e t  s  h  o a  n mum. I   r e  o fx t e e s o to n s,a s e ta  l se i g a g rt m  a e   n mu t— r n  o u e t e lc lmi i n o d rt   h s  h rc mig i   p cr lc u t rn   lo h b s d o   li i   t t


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