Unsupervised Wavelet-Feature Markov Clustering Algorithm for Remotely Sensed Images

Wavelet-feature Markov clustering algorithm for the remotely sensed data is based on an accurate description of abrupt spectral features and an optimized Markov clustering in the wavelet feather space. The peak points can be captured and identified by applying wavelet transform on the expanded multi...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	IEEE International Symposium on Signal Processing and Information Technology s. 1 - 5
Hlavní autor:	Wang, Zhaohui
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 09.12.2020
Témata:	Clustering algorithms Correlation Euclidean distance Markov clustering Remotely sensed images Signal processing algorithms Simulated annealing Temperature sensors Wavelet Wavelet domain
ISSN:	2641-5542
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!