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搜索结果: 1-8 共查到工学 k-means Clustering相关记录8条 . 查询时间(0.212 秒)
This paper deals with lidar point cloud filtering and classification for modelling the Terrain and more generally for scene segmentation. In this study, we propose to use the well-known K-means cluste...
Mammographic density is an important risk factor for breast cancer, detecting and screening at an early stage could help save lives. To analyze breast density distribution, a good segmentation algorit...
K-means is definitely the most frequently used partitional clustering algorithm in the remote sensing community. Unfortunately due to its gradient decent nature, this algorithm is highly sensitive to ...
Change detection analyze means that according to observations made in different times, the process of defining the change detection occurring in nature or in the state of any objects or the ability of...
Recent development of laser scanning device increased the capability of representing rock outcrop in a very high resolution. Accurate 3D point cloud model with rock joint information can help geologis...
提出了一种基于改进型模糊C均值聚类算法的牛肉大理石花纹提取方法。该方法结合了快速模糊C均值(FCM)聚类算法,对传统FCM算法中的隶属函数、聚类数C和初始聚类中心点选取方法进行了优化。试验表明,该方法使牛肉大理石花纹提取的准确度由76.2%提高到85.7%。
为了解决K-均值算法对农业图像中常用的超绿特征2G—R—B图像分割效果不佳的缺点,提出一种基于微粒群与K均值算法的图像分割方法。先用K均值算法对图像进行快速分类,然后将分类结果作为其中一个微粒的结果,利用微粒群算法计算,最后用K-均值算法在新的分类基础上计算新的聚类中心,更新当前的位置,以得到最优的图像分割阈值。试验结果表明,改进算法对超绿特征2G—R—B图像能够准确分割目标,且对不同类型的农业超...
针对植物叶部病害图像的特点,首先对采集到的玉米病害彩色图像采用矢量中值滤波法去除噪声,然后提取玉米病叶彩色图像的纹理特征和颜色特征作为特征向量,利用Mercer核,把输入空间的样本映射到高维特征空间进行K—均值聚类以及植物病害识别。试验涉及的4种玉米病害识别正确率达82.5%,核K—均值聚类方法适合玉米叶部病害分类。

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