PCA与PCNN结合的遥感图像分割方法

• 作者: 刘瑛 庞韶宁 杨杰 覃锡忠 贾振红
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 脉冲耦合神经网络 主分量分析 遥感图像分割
• 年，卷（期）: 2011,（32）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 215-216,227
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2192字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.32.062

摘要

提出了一种基于主分量分析(PCA)与脉冲耦合神经网络(PCNN)结合的遥感图像分割方法.通过对图像在每个像素的邻域的基础上进行主分量分析,产生每个图像像素的特征向量,再用PCNN对得到的特征图像进行点火分割.实验结果表明,与传统方法比较,该算法在分割结果、实时性以及稳健性方面具有较强的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨杰	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	340	5370	35.0	58.0
2	贾振红	新疆大学信息科学与工程学院	286	1621	18.0	28.0
3	覃锡忠	新疆大学信息科学与工程学院	125	691	13.0	18.0
4	刘瑛	新疆大学信息科学与工程学院	1	6	1.0	1.0