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基于MATLAB的图像监督分类

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简介：
本研究利用MATLAB平台进行图像监督分类，通过训练模型识别和分类图像中的特定对象或区域，提高分类精度与效率。 使用MATLAB读取通过ENVI软件选取的训练样本和测试样本，并利用最小距离分类方法生成混淆矩阵，进而计算总体准确性（OA）和Kappa系数。

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    本研究利用MATLAB平台进行图像监督分类，通过训练模型识别和分类图像中的特定对象或区域，提高分类精度与效率。 使用MATLAB读取通过ENVI软件选取的训练样本和测试样本，并利用最小距离分类方法生成混淆矩阵，进而计算总体准确性（OA）和Kappa系数。
     
  • 监督分类_IDL监督分类_IDL_监督分类
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    本项目聚焦于IDL（Iterative Dictionary Learning）在监督分类中的应用研究，探索如何通过迭代字典学习优化特征表示，提升分类准确率。 利用IDL编程，采用最小距离法对图像进行监督分类。
     
  • 基于SAGA算法的PolSAR图像半监督分类
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    本研究提出了一种利用SAGA优化算法改进PolSAR图像半监督分类方法，有效提升分类精度与效率。 极化合成孔径雷达（PolSAR）因其能够在全天候无光照条件下获取图像而被广泛应用在军事及民用领域。这类图像包含丰富的数据内容，在国防建设和经济发展中的作用日益重要。然而，传统基于聚类的方法对PolSAR图像进行分类时的准确性较低。本段落提出了一种新的半监督分类方法，利用模拟退火遗传算法（SAGA）优化模糊C均值（FCM）聚类过程的最佳中心选择机制，避免了陷入局部最优解的问题，并能更精确地划分各个类别。实验结果表明，在合成和真实的PolSAR图像上应用该算法相较于传统方法具有显著优势。
     
  • e4_matlab_遥感图像的无监督分类_图像分类_遥感_
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    本项目使用MATLAB进行遥感图像的无监督分类研究，探索无需先验知识情况下的图像自动识别技术，旨在提升图像分类精度和效率。 对遥感图像进行无监督分类时，在程序中可以将其分为三类，用户可以根据需要自行调整分类数量。
     
  • 基于感知器算法的遥感图像监督分类
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    本研究采用感知器算法对遥感图像进行监督分类，通过训练模型准确识别和划分地物类型，提升分类精度与效率。 遥感图像监督分类是指利用已知样本数据对遥感影像进行分析和分类的技术。这种方法通过训练模型来识别不同地物类型，并应用于整个影像以实现自动化、高效的分类处理。
     
  • 基于MATLAB的遥感监督分类方法
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    本研究利用MATLAB平台开发了一种高效的遥感图像监督分类算法，通过优化特征提取和模式识别过程，提高了分类精度与处理效率。 监督分类在遥感领域越来越受欢迎，而使用MATLAB进行这类任务可以实现快速且高效的结果。
     
  • 关于遥感影像的监督分类、非监督分类及其代码实现
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    本项目聚焦于遥感影像分析中的监督与非监督分类方法，包括支持向量机、决策树等监督学习算法及K均值聚类等非监督技术，并提供详尽的Python代码示例。 该文章详细论述了主要的图像分类算法及其C语言实现，并提供了丰富实用的内容，对于遥感图像处理的学习者来说非常有帮助。
     
  • ENVI软件的非监督遥感图像分类
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    本文章主要探讨了利用ENVI软件进行非监督分类在遥感图像分析中的应用，详细介绍了该技术的操作步骤及实际案例效果。 非监督分类利用统计方法对数据集中的像元进行分类，并不需要用户定义训练样本。ENVI提供了两种非监督分类技术：IsoData（迭代自组织数据分析）与K-Means算法。 Isodata 非监督分类在计算时，首先会在数据空间中均匀分布类均值，接着通过最小距离技术将剩余的像元进行迭代聚集。每次迭代后会重新计算这些均值，并使用新的均值对像元再做一次分类处理。 K-Means算法则是采用聚类分析方法，在随机选择初始簇中心的基础上寻找相似度相近的对象群组（即找到一个代表每个聚类中对象的“引力中心”），然后通过迭代方式不断调整各聚类中的成员，直至完成整个分类过程。
     
  • Matlab灰度阈值分割程序-ChaetocerosImgSeg：Chaetoceros图像的无监督像素分类
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    ChaetocerosImgSeg是一款基于MATLAB开发的灰度阈值分割工具，专为Chaetoceros（藻类）图像处理设计，实现自动化、无监督的像素级分类。 在MATLAB环境中实现角毛藻Chaetoceros图像的无监督像素分类阈值分割代码。有关的新数据集以及所有相关的实验结果可以从相关文献中获取。 参考如下： 1. L.-C.Chen, G.Papandreou, I.Kokkinos, K.Murphy和A.L.Yuille，“Deeplab：具有深度卷积网络、多Kong卷积与全连接条件随机场的语义图像分割”，arXiv:1606.00915，2016年。 2. H.Zheng, H.Zhao, X.Sun, H.Gao和G.Ji，“毛角藻显微图像自动刚毛分割技术的研究”，《显微镜研究与技术》，卷77，第9期，页码684-690，2014年。 3. J.Canny，“边缘检测的变分方法”，AAAI人工智能会议论文集，1983年，54-58页。 4. N.Otsu, 一种基于灰度直方图阈值选择的方法, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 卷 9，第 1期，62-66页，2007年。
     
  • 基于贝叶斯分类器的遥感图像监督分类算法研究VC
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    本研究探讨了利用贝叶斯分类器进行遥感图像监督分类的方法，旨在提高分类精度和效率，为土地覆盖识别等领域提供技术支持。 贝叶斯分类器可以用于对遥感图像进行监督分类。这种方法在处理遥感数据时非常有效。