王朝晖
- 作品数：7 被引量：24H指数：3
- 供职机构：中国科学技术大学信息科学技术学院电子科学与技术系更多>>
- 发文基金：安徽省重点科研计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术环境科学与工程文化科学交通运输工程更多>>
- 基于小波特征和模拟退火的遥感图象快速聚类算法被引量：1
- 2002年
- 不同遥感对象 ,光谱曲线的突变点位置差异很大 ,不同尺度的小波变换可有效提取这些突变特征 ,在此基础上 ,用小波特征相关系数描述像素间的近似程度 ,取代一般聚类算法以欧氏距离为基础的聚类概念 ,聚类结果可准确反映遥感对象内容 .基于小波特征抽取和模拟退火的多光谱遥感图象快速聚类算法 ,通过扩展频段 ,增加特征点的个数以丰富类的特性 ;对空间数据进行均匀抽样产生聚类空间 ,采用模拟退火技术和逐步降低聚类规模的方法 ,快速实现全局最优的聚类中心 ;类内评价最优代表作为聚类中心 ,保证类特性的持续性和强壮性 ;而且解决了K- means聚类的参数选择问题 .最后采用 TM多光谱遥感图象进行参数分析和算法比较 ,验证了该算法分类快速准确 ,且参数控制灵活 。
- 王朝晖周佩玲
- 关键词：遥感图象聚类算法多光谱图象模拟退火图象处理
- 超谱遥感图像快速聚类无损压缩算法被引量：1
- 2003年
- K means聚类要求每个像素要和所有聚类中心求欧氏距离 ,当聚类数很多时 ,这是一个相当耗时的工作。改进的K means聚类算法根据历史聚类结果进行初始类分割 ,即节约初始聚类时间 ,又能使历史聚类过程中形成的类间稳定关系得以保持 ;类内像素只和相邻的聚类中心计算距离进行聚类 ,随着算法的迭代进行 ,大量类的状态基本固定 ,使得聚类速度不断加快。基于改进K means聚类的无损压缩算法具有充分利用历史聚类成果和收敛速度快的特点 ,通过提高类内像素冗余度 ,最大限度消除谱间冗余和空间冗余。采用多次聚类压缩的结果预测最佳聚类数的方法 ,可实现最小熵无损压缩。通过和DPCM算法概率模型的熵值比较及实验数据的分析 ,验证了基于聚类无损压缩效率比不聚类无损压缩效果更优。
- 王朝晖周佩玲
- 关键词：K-MEANS聚类
- 基于GA的RBF网络用于旱涝灾害因素预测研究被引量：10
- 2001年
- 用基于GA的RBF网络构成非线性时间序列预测器 ,针对灾害因素中的降雨量、最高水位、最大流量等进行预测。在运用GA的过程中 ,针对RBF的网络结构提出了与以往不同的编码方式 ,使得整个编码过程简单有效 ,而且符合RBF网络本身的特性。
- 周佩玲陶小丽傅忠谦王朝晖
- 关键词：神经网络旱涝灾害RBF网络GA人工智能
- 贪心聚类算法及其在遥感图像分类和压缩中的应用被引量：4
- 2003年
- 根据样本间的近似程度 ,提出了相关系数聚类概念 .对遥感象素光谱曲线突变特性的多分辨率描述 ,准确地刻画了遥感对象内容 .还以小波特征相关系数衡量象素间距离 ,并通过贪心搜索实现了冗余度最低的聚类中心 .在比较准确的初始分类的基础上 ,结合K means聚类可实现较高的无损压缩 .最后 ,由TM多光谱图像和AVIRIS超谱图像的实验分析 ,验证了该聚类算法的灵活性、分类的有效性和较高的无损压缩效果 .
- 王朝晖周佩玲
- 关键词：多光谱图像小波变换贪心算法聚类
- 多媒体的综合表现及实时传输被引量：2
- 2001年
- 基于对多媒体 (如声音和图象 )的有效控制 ,使用双缓冲方式解决各媒体演示的连续性 ,不但实现了各媒体流间的综合同步 。
- 王朝晖周佩玲
- 关键词：远程教学VC++6.0多媒体线程
- 超谱遥感图像的Markov链小波特征空间聚类算法被引量：1
- 2003年
- 根据像素的谱特性 ,提出基于 Markov链小波特征空间分解的超谱遥感图像聚类算法 ,并对小波特征空间Markov链聚类问题进行了理论分析。通过小波变换抽取并标记谱矢量小波系数的极值点 ,根据极值点的位置差异程度和相关系数阈值进行 Markov聚类 ,避免了一般聚类算法求欧氏距离造成的时间开销 ,使聚类速度加快。算法中采用模拟退火并逐步降低聚类规模的方法实现 Markov链特征空间在每个温度上的最优聚类。将此算法用于 AVIRIS超谱图像聚类 ,结果表明算法在提高聚类精度、聚类速度等方面有一定的优越性。
- 周佩玲王朝晖
- 关键词：小波变换模拟退火
- 多层次快速聚类的遥感图象无损压缩被引量：5
- 2003年
- 由于 K- means聚类要求每个像素要和所有聚类中心求欧氏距离 ,因此当聚类数很多时 ,这是一个相当耗时的工作 .改进后的 K- means聚类算法使类内像素只通过和相邻的聚类中心进行距离计算来聚类 ,由于随着算法的迭代进行 ,大量类的状态基本固定 ,因此使得聚类速度不断加快 .多层次聚类无损压缩就是利用改进的 K- means聚类算法具有快速收敛的特点 ,和利用分层次去冗余的方法来聚类 ,因此可最大限度消除残差冗余 .基于 SP整数小波变换的多层次聚类由于其不仅能消除空间冗余、结构冗余 ,还能进一步对残差数据去冗余 ,因而实现了多光谱遥感图象无损压缩的突破 .最后通过不同算法对 TM图象进行压缩的比较和参数分析 。
- 王朝晖
- 关键词：遥感图象整数小波变换多光谱成像
