Инд. авторы:	Пестунов И.А., Рылов С.А.
Заглавие:	Алгоритмы спектрально-текстурной сегментации спутниковых изображений высокого пространственного разрешения
Библ. ссылка:	Пестунов И.А., Рылов С.А. Алгоритмы спектрально-текстурной сегментации спутниковых изображений высокого пространственного разрешения // Вестник Кемеровского государственного университета. - 2012. - Т.4. - № 2. - С.104-109. - ISSN 2078-8975.
Внешние системы:	РИНЦ: 18931131;
Реферат:	rus: Предлагаются алгоритмы спектрально-текстурной сегментации изображений. Приводятся резуль- таты экспериментов на модельных и реальных изображениях, подтверждающие вычислительную эф- фективность предложенных алгоритмов и высокое качество получаемых картосхем. eng: Algorithms for multispectral image segmentation based on joint use of spectral and textural features are proposed. Results on the model and real images experiments confirming their efficiency are presented.
Ключевые слова:	Image Segmentation; satellite images with high spatial resolution; спектральные и текстурные признаки; сегментация изображений; спутниковые изображения высокого разрешения; Spectral and textural features;
Издано:	2012
Физ. характеристика:	с.104-109
Цитирование:	1. 1. Zhang, D. A review on automatic image annotation techniques [Текст] / D. Zhang, D. Zhang, M. Islam, G. Lu // Pattern Recognition. - 2012. - Vol. 45. 2. 2. Dey, V. A review on image segmentation techniques with remote sensing perspective [Текст] / V. Dey, Y. Zhang, M. Zhong // ISPRS TC VII Symposium - 100 Years ISPRS, Vienna, Austria, July 5 - 7, 2010. IAPRS. - Vol. XXXVIII. - Part 7A. 3. 3. Болсуновский, М. Л. Развитие систем ДЗЗ и информационно-аналитического обеспечения данными космической съемки: ближайшие перспективы [Текст] / М. Л. Болсуновский, Б. А. Дворкин // Геоинформатика. - 2010. - № 4. 4. 4. Ilea, D. E. Image segmentation based on the integration of colour-texture descriptors. - A review [Текст] / D. E. Ilea, P. F. Whelan // Pattern Recognition. - 2011. - Vol. 44. 5. 5. Ансамблевый алгоритм кластеризации больших массивов данных [Текст] / И. А. Пестунов, В. Б. Бериков, Е. А. Куликова, С. А. Рылов // Автометрия. - 2011. - Т. 47. - № 3. 6. 6. Куликова, Е. А. Nonparametric clustering algorithm for large datasets [Текст] / Е. А. Куликова, И. А. Пестунов, Ю. Н. Синявский // Математические методы и распознавание образов: труды 14 конф. - Изд-во MAKS Press, 2009. 7. 7. Strehl, A. Clustering ensembles - a knowledge reuse framework for combining multiple partitions [Текст] / A. Strehl, J. Ghosh // The Journal of Machine Learning Research. - 2002. - Vol. 38. 8. 8. Jain, A. K. Data clustering: 50 years beyond K-means [Текст] / A. K. Jain // Pattern Recognition Letters. - 2010. - Vol. 31. - Is. 8. 9. 9. Berikov, V. B. Construction of the ensemble of logical models in cluster analysis [Текст] / В. Б. Berikov // Lecture Notes in Artificial Intelligence. - 2009. - LNAI 5755. 10. 10. Дуда, Р. П. Распознавание образов и анализ сцен. [Текст] / Р. Дуда, М. Харт. - М: Мир, 1976. - 559 с. 11. 11. Загоруйко, Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний [Текст] / Н. Г. Загоруйко. - Новосибирск: Изд-во Ин-та математики, 1999.