Metaheuristiken für unüberwachte Klassifizierung
Anwendung auf die Segmentierung von Fernerkundungsbildern
Versandkostenfrei!
Versandfertig in 6-10 Tagen
54,90 €
inkl. MwSt.
PAYBACK Punkte
0 °P sammeln!
In dieser Arbeit haben wir uns dem Bildsegmentierungsproblem mit Hilfe von Metaheuristiken genähert, die sich als sehr effektiv erwiesen haben, um gute Näherungslösungen für verschiedene Optimierungsprobleme zu liefern. In einem ersten Schritt wurde das Segmentierungsproblem in ein einköpfiges und in einem zweiten Schritt in ein mehrköpfiges Optimierungsproblem umformuliert. Der zweite Schritt bestand in der Extraktion der spektralen und texturalen Informationen des Bildes. Die Extraktion der Texturinformationen erfolgte über Co-Occurrence-Matrizen. Um die Berechnungszeit zu reduzieren,...
In dieser Arbeit haben wir uns dem Bildsegmentierungsproblem mit Hilfe von Metaheuristiken genähert, die sich als sehr effektiv erwiesen haben, um gute Näherungslösungen für verschiedene Optimierungsprobleme zu liefern. In einem ersten Schritt wurde das Segmentierungsproblem in ein einköpfiges und in einem zweiten Schritt in ein mehrköpfiges Optimierungsproblem umformuliert. Der zweite Schritt bestand in der Extraktion der spektralen und texturalen Informationen des Bildes. Die Extraktion der Texturinformationen erfolgte über Co-Occurrence-Matrizen. Um die Berechnungszeit zu reduzieren, wurde zuvor eine äquivalente Requantisierung durchgeführt. Für die spektrale Information haben wir den Mittelwert und die Varianz der Graustufen im Bild berücksichtigt.
Andere Kunden interessierten sich für
