IGSNRR OpenIR
MSCMO:基于数学形态学算子的尺度空间聚类方法
骆剑承; 汪闽; 周成虎; 裴韬
2004
Source Publication遥感学报
ISSN1007-4619
Volume008Issue:001Pages:45
Abstract提出了一种基于数学形态学算子的多尺度聚类方法:首先将数据进行二值图像化处理,利用一次闭开运算去除噪声干扰后再利用逐步增大结构元素的闭运算构建尺度空间,图像内的连通单元集随着尺度上升不断融合,最终全部归并。将连通集覆盖下的点集归为一类,以上步骤就对应了一个多尺度层次聚类过程。本算法的一个最大优点是聚类个数事先无需设定,而被确定为跨越最多尺度(具有最长尺度生存期)的类别个数。此外,参数少、能够提取任意形状的类别、具有较强的抗噪声能力也是算法的优点。对自构建数据与地震数据的聚类实验验证了方法的有效性和实用性。
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/83365
Collection中国科学院地理科学与资源研究所
Affiliation中国科学院地理科学与资源研究所
First Author Affilication中国科学院地理科学与资源研究所
Recommended Citation
GB/T 7714
骆剑承,汪闽,周成虎,等. MSCMO:基于数学形态学算子的尺度空间聚类方法[J]. 遥感学报,2004,008(001):45.
APA 骆剑承,汪闽,周成虎,&裴韬.(2004).MSCMO:基于数学形态学算子的尺度空间聚类方法.遥感学报,008(001),45.
MLA 骆剑承,et al."MSCMO:基于数学形态学算子的尺度空间聚类方法".遥感学报 008.001(2004):45.
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