Thuật toán phân cụm mờ cộng tác và giảm chiều dữ liệu cho bài toán phân cụm ảnh vệ tinh siêu phổ

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Trọng Hợp Đặng, Đình Sinh Mai

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại: 621 Applied physics

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học và Công nghệ Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội, 2022

Mô tả vật lý: 53-58

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 446078

Ảnh vệ tinh siêu phổ (Hyperspectral Satelline Images - HSI) gần đây đã nhận được sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu và được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Phân cụm là một bài toán cơ bản trong xử lý ảnh siêu phổ, đồng thời nó cũng là một trong những bước khó nhất bởi vì hảnh siêu phổ có hàng trăm kênh và đòi hỏi tính toán với hiệu năng cao. Trong bài báo này, chúng tôi đưa ra giải pháp phân cụm ảnh siêu phổ bằng cách sử dụng thuật toán phân cụm mờ cộng tác sau khi đã thực hiện giảm chiều dữ liệu ảnh siêu phổ với phép chiếu ngẫu nhiên dựa trên định lý Johnson Lindenstrauss (Thuật toán C2JL). Các kết quả thử nghiệm với tập dữ liệu ảnh vệ tinh siêu phổ và các chỉ số đánh giá cho thấy phương pháp đề xuất cho kết quả tốt hơn các phương pháp đã có.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 71010608 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH