双模态脉冲耦合神经网络高分辨率光学卫星影像分割
文献类型：期刊论文
| 作者 | 李利伟 ; 马建文 ; 温奇 |
| 刊名 | 武汉大学学报(信息科学版)
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| 出版日期 | 2008 |
| 期号 | 3页码:322-325 |
| 关键词 | 高空间分辨率 光学卫星影像 影像分割 双模态脉冲耦合神经网络 |
| 中文摘要 | 针对应用PCNN分割高空间分辨率光学卫星影像存在的问题,提出一种双模态PCNN算法。利用北京地区QuickBird影像进行实验,结果表明,该算法能够弱化影像目标内部灰度变化信息对结果的影响,并能提取影像目标几何结构特征信息,为高空间分辨率光学卫星影像分割提供了一种新方法。 |
| 收录类别 | CNKI |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2015-01-05 |
| 源URL | [http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/36073]  |
| 专题 | 遥感与数字地球研究所_中文期刊论文_期刊论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李利伟,马建文,温奇. 双模态脉冲耦合神经网络高分辨率光学卫星影像分割[J]. 武汉大学学报(信息科学版),2008(3):322-325. |
| APA | 李利伟,马建文,&温奇.(2008).双模态脉冲耦合神经网络高分辨率光学卫星影像分割.武汉大学学报(信息科学版)(3),322-325. |
| MLA | 李利伟,et al."双模态脉冲耦合神经网络高分辨率光学卫星影像分割".武汉大学学报(信息科学版) .3(2008):322-325. |
入库方式： OAI收割
来源：遥感与数字地球研究所
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