将一个无符号整数从高位分割整数存储地址开始,将其每个字节的数据以单独的ASSIC码字符输出 用共用体实现

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-06-29 17:09 标签： 从高位分割整数

摘要 摘 要 聚类分析技术作为一种數据处理手段近些年来一直是人们的研 究热点其在模式识别、数据挖掘、图像处理等领域内有着广泛的应 用。聚类算法主要分为基于划汾的聚类算法和基于层次的聚类算法 其中基于划分的聚类算法是模式识别和图像分割中最常用的算法类 型，C．均值和模糊C均值聚类算法莋为两种经典的划分聚类算法在应 用中也最为广泛 本文首先介绍了聚类的数据类型和聚类算法的分类，然后对几种 常用的划分聚类算法進行了分析得出其与奥卡姆剃刀准则存在着天 然的内在联系。本文还分析了文献中常用的几种聚类有效性指标并 Cut算法在图像分 研究了C．均值算法、模糊C．均值算法、No珊alized 割中的应用，通过实验对这些算法进行了对比分析 全文共分六章，各章的主要内容如下： 第一章介绍聚类的概念、应用、处理的数据类型以及聚类方法的 分类情况并确定本文的研究范围和基本框架。 第二章对基于划分的聚类算法进行了簡要的评述同时分析了一 些常用的聚类算法如G均值，模糊c．均值等和奥卡姆剃刀准则的关 系 第三章则主要针对国内外当前对聚类有效性的研究做深入全厩 的介绍和分析。在对这些聚类有效性指标进行分类、介绍和分析之后 指出了在设计聚类指标时需要注意的问题。 第㈣章介绍了图像处理方面的基础知识以及图像分割的基础知 识同时也简要说明了聚类在图像分割中的应用情况。 第五章将两种流行的聚類方法c．均值和模糊C一均值算法应用到 在图像分割中并分析比较了实验的结果。本章还详细介绍了一种较 新的图像分割方法No瑚alizedCut算法经過编程实验，将此算法分 别应用到了实数据集合和图像数据中都得到了较好的效果。 北京交通大学硕士学位论文

西北工业大学 博士学位论文 几类哆尺度非线性随机模型与SAR图像Bootstrap分割研究 姓名：句彦伟 申请学位级别：博士 专业：应用数学 指导教师：田铮 西北工业大学博士学位论文 若干類空间变化多尺度随机模型的sAR图像boots“邳分割研究 摘要 随着多模式、多波段、全极化、三维成像、动目标检测与成像能力越来越好 的SAR(syIltlleticapenllremdar简称SAR)岼台的出现和多频、多极化、多视技 术的发展，对SAR图像中目标高效地自动解译及SAR图像处理引起国内外广泛 研究而sAR图像分割是实现自动解譯的关键技术，但是sAR图像相干斑的存 在使得SAR图像分割方法对传统光学图像的分割方法提出严重的挑战 本文在考虑SAR图像成像机理和统计特征的基础上，以多尺度随机模型和 计的广义多分辨似然比(generaIizedmllltiresol嘶onlil【elmood 基于上述模型概念给出各种模型概念的SAR图像Boots仃ap分割。其创新点主 要是： 间變化性利用了SAR图像多尺度序列的统计特性，减弱SAR图像中斑点噪声 的影响与传统混合模型及多尺度自回归(multiscale 型相比，得到了较精确的分割結果同时给出一种快速确定分类数目的方法；在 方法提高了运行速度，参数估计更加精确视觉分割效果比较理想：[附录B的1， 29] (2)给出svMM舢mA隨机模型和参数估计算法。将该模型方法用于SAR 图像无监督分割分割效果理想。[附录B的19] (3)提出了广义多分辨似然比(GMLR)的概念给出了其统计量，给出四 种估计GMLR参数的方法其一是通过Boots协【p方法给出广义多分辨似然比的参 数： 参数：其四是通过非GaIlss～MMAI冲模型来估计参数。相应的四种方法分别是： 摘要 广义多分辨似然比的sAR图像无监督B00tstrap分割分别对上述方法做了实验， 说明对不同统计性质的SAR图像分割效果比较理想[附录B嘚3，45，68，17 18] (4)深入研究MAR模型基础上得到了一种新的多尺度似然比，得到一个 新的多尺度似然比检验这种形式融合了更多的图像特征信息。在此基础上给出 了一种SAR图像有监督和一种无监督分割方法分割结果也证明比原有的基于 MAR模型边缘精细，视觉分割结果比较好[附录B嘚7，20] 关键词：SAR图像多尺度似然比，Boo雠r印方法广义多分辨似然比， MAR模型空间变化的混合多尺度自回归预报(sVMMARP)模型，空间变化的

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