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摘要:
该文针对低对比度和低信噪比、背景或目标灰度呈均匀缓慢变化的遥感水域图像分割提出了双级并行点火脉冲耦合神经网络(Double-Level Parallelized Firing PCNN,DLPFPCNN)新模型,对其原理和工作过程做了详细介绍.在此基础上,将DLPFPCNN新模型应用于含水上桥梁目标的遥感SAR图像分割,并结合水上桥梁目标自身具有的直线性特征等先验知识进行一系列后续处理,最终识别出水上桥梁目标.仿真实验结果表明,该文提出的方法具有较好的应用效果.
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文献信息
篇名 基于PCNN的遥感SAR图像桥梁目标检测与识别
来源期刊 航空科学技术 学科 航空航天
关键词 并行点火PCNN 先验信息 SAR图像 桥梁识别
年,卷(期) 2009,(5) 所属期刊栏目 舫空科学基金
研究方向 页码范围 22-27
页数 6页 分类号 V2
字数 4445字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-5453.2009.05.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 彭真明 67 1103 20.0 30.0
2 刘世军 2 27 2.0 2.0
3 蒋彪 中兴通讯股份有限公司成都研究所 1 9 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
并行点火PCNN
先验信息
SAR图像
桥梁识别
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1989
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