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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。
PCA与PCNN结合的遥感图像分割方法
【摘 要】
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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。
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院,上海交通大学图像处理与模式识别研究所,新西兰奥克兰理工大学知识工程与开发研究所
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2011年32期
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