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模糊聚类分析图像处理,基于聚类分析的图像处理

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图像分类处理原理1 。图像分类处理的基础是模式识别的过程，即通过各种地物的遥感图像特征选择特征参数，将特征空间划分为互不重叠的子空间，并将图像中的每个像素划分为各个子空间区域，从而实现分类 ， 图像分割是图像处理和计算机视觉的基本问题之一，是图像处理image分析的关键步骤 。

1、高光谱影像分类技术研究现状_成像光谱技术【模糊聚类分析图像处理,基于聚类分析的图像处理】遥感影像分类是区分影像中包含的多个目标特征，并给出单个像元对应的特征类别 。根据是否需要先验样本，分为监督分类和非监督分类 。1.2.1.1高光谱图像的监督分类方法可以将现有的分类算法分为光谱特征匹配分类、统计模型分类、同质特征提取分类、纹理信息辅助分类、面向对象分类、决策树分类、模糊聚类method、专家系统分类、神经网络分类、支持向量机分类、流行学习分类等等 。

可以是全波段光谱匹配 ， 也可以是部分感兴趣波段光谱匹配 。比如Geotz(1990)提出了二进制编码匹配算法，通过设置阈值将像素光谱转化为编码序列，在一定程度上压缩了原始光谱，但也降低了光谱的区分度 。常见的二进制编码算法有分段编码、多阈值编码和特征带编码 。克拉克特尔 。(1998)提出了一种拟合算法，通过计算像素光谱与样本光谱之间的拟合度来确定像素属于样本的概率 。

2、 模糊计算机的工作原理? 模糊计算机是基于模糊逻辑理论的计算机 。其工作原理是利用模糊 set对模糊信息进行处理并转换成模糊推理问题，从而进行模糊推理和模糊控制 。具体来说，模糊 computer的工作原理是这样的:1 。将输入信息转换成模糊 set 。2.对模糊 set执行模糊逻辑运算，如模糊交集、模糊并集、模糊补集等 。3.用模糊推理，根据规则库用模糊推理得到输出结果 。

模糊计算机通常用于处理具有高度不确定性和复杂性的问题，广泛应用于控制、诊断、决策等领域 。模糊计算机是基于模糊逻辑理论的计算机 。其工作原理是利用模糊 set对模糊信息进行处理并转换成模糊推理问题，从而进行模糊推理和模糊控制 。具体来说，模糊 computer的工作原理是这样的:1 。将输入信息转换成模糊 set 。2.对模糊 set执行模糊逻辑运算，如模糊交集、模糊并集、模糊补集等 。

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