【摘 要】
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该文详细研究了反向传播算法神经网络在多光谱图像融合中的应用.首先讨论了目前几种图像融合算法的优缺点,并指出用神经网络进行图像特征分类法是今后发展的一个新的方向.第
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该文详细研究了反向传播算法神经网络在多光谱图像融合中的应用.首先讨论了目前几种图像融合算法的优缺点,并指出用神经网络进行图像特征分类法是今后发展的一个新的方向.第二章介绍了人工神经网络的特点、类型及硬件电路的实现方法.第三章详细讨论了反向传播算法神经网络的结构、数学解析公式及学习算法,证明了著名的"反向传播定理",并对模型的误差曲面进行了分析,提出了几种算法的改进方向.第四章分析了神经网络在图像融合领域的应用前景,并在DOS和Windows环境下编写了反向传播模型的实用软件.第五章对实验中的图像融合数据及图像结果进行了分析,给出了最终结论.实验表明:该文提出的算法是稳定有效的,对不同类型的图像都能够实现特征分类,融合图像的视觉效果比较令人满意.
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