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摘要:
从道路特征提取的角度,对四种经典道路特征提取方法进行了分析和对比,探讨了它们在超宽带SAR图像道路提取技术中的适应性.超宽带SAR图像道路提取技术是在继承传统方法的基础上,结合在道路的灰度特征或其在自然界中特有的几何特征,形成合适的道路提取算法.在理论分析超宽带SAR图像特点和道路提取经典方法基础上,研究了四种道路提取方法在超宽带SAR图像中的适应性,开展了超宽带SAR图像的道路提取实验,系统总结了各方法针对超宽带SAR图像的优点和不足,形成了超宽带SAR图像道路提取技术的研究思路和道路边缘提取流程,相比经典方法性能得到提高.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 超宽带SAR图像道路提取算法适应性研究
来源期刊 雷达科学与技术 学科 工学
关键词 道路提取 边缘提取 道路特征 超宽带合成孔径雷达
年,卷(期) 2012,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 600-606
页数 7页 分类号 TN958|TP75
字数 3673字 语种 中文
DOI
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 常文革 国防科技大学电子科学与工程学院 53 421 10.0 17.0
2 焦春雨 国防科技大学电子科学与工程学院 2 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
道路提取
边缘提取
道路特征
超宽带合成孔径雷达
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
雷达科学与技术
双月刊
1672-2337
34-1264/TN
大16开
安徽省合肥市9023信箱60分箱
2003
chi
出版文献量(篇)
1971
总下载数(次)
3
总被引数(次)
10892
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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