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基于神经网络的遥感影像超高分辨率目标识别

Super-resolution Target Identification from Remotely Sensed Imagery Using Hopfield Neural Network

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【作者】 焦云清王世新周艺扶卿华

【Author】 JIAO Yun-qing,WANG Shi-xin,ZHOU Yi,FU Qing-hua (Institute of Remote sensing Applications,Chinese Academy of Science,Beijing 100101,china)

【机构】 中国科学院遥感应用研究所中国科学院遥感应用研究所 北京100101北京100101

【摘要】 现有遥感图像的许多分类方法大都忽略了混合像元存在的事实,通过理解遥感影像像元点目标的空间分布特性,提出基于Hopfield神经网络的遥感图像超分辨率目标识别算法。在Hopfield神经网络模型下,利用模糊分类技术进行模糊分类,然后用分类结果约束Hopfield神经网络的方法获取超高分辨率的遥感图像,能够提高遥感图像的目标分辨率,使其目标特征信息更清晰。

【Abstract】 A remote sensing image super resolution object recognition algorithm based on Hopfield Neural Networks was proposed.Fuzzy classification technology is used for classification.Then the result is used to restrict Hopfield Neural Networks.When there are only few learning samples,Hopfield Nerve Net can also output object information with higher resolution.Therefore,this remote sensing image processing approach can enhance the object resolution of remote sensing image and make the object character characteristic more in focus.

【基金】 863计划(2006AA06Z419);国家自然科学基金资助(40671141)
  • 【文献出处】 系统仿真学报 ,Journal of System Simulation , 编辑部邮箱 ,2007年14期
  • 【分类号】TP751;TP183
  • 【被引频次】9
  • 【下载频次】466
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