ИЕРАРХИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ДЛЯ СЕГМЕНТАЦИИ МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
И.А. Пестунов1, С.А. Рылов1, В.Б. Бериков2
1Институт вычислительных технологий СО РАН, 630090, г. Новосибирск, просп. Академика Лаврентьева, 6 pestunov@ict.nsc.ru 2Институт математики им. С. Л. Соболева СО РАН, 630090, г. Новосибирск, просп. Академика Коптюга, 4 berikov@math.nsc.ru
Ключевые слова: иерархический ансамблевый алгоритм кластеризации, сеточный подход, сегментация мультиспектральных спутниковых изображений, ensemble hierarchical clustering algorithm, grid approach, segmentation of multispectral satellite images
Страницы: 12-22 Подраздел: АНАЛИЗ И СИНТЕЗ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ
Аннотация
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.
|