耦合小世界神经网络同步振荡的高光谱影像分割

发布时间：2017-10-20 17:27

  本文关键词：耦合小世界神经网络同步振荡的高光谱影像分割

  更多相关文章： 高光谱影像 影像分割 视觉生理 局部兴奋全局抑制振荡网络 小世界网络

【摘要】：针对影像分割所需区域内部满足一致性、区域间互不相交的要求,鉴于高光谱影像地物在尺寸、形状、光谱上的异质性,开展高光谱影像分割研究。应用视觉皮层细胞神经元之间存在的局部兴奋全局抑制振荡网络对视觉影像信息进行深入提取和处理,在此基础上,结合小世界神经网络高群集系数、短特征路长的特点,研究了LEGION神经元振荡器所具有的小世界神经网络的同步性能,从而构建了耦合小世界网络的LEGION分割算法。进一步采用直观参数设置,简化高微分方程的计算复杂,减少迭代次数。实验表明:耦合小世界网络的LEGION分割算法,可有效地把高光谱影像中同质地物分割在一起,达到信息提取的目的。
【作者单位】： 上海师范大学城市信息研究中心;上海旅游高等专科学校;同济大学测绘与地理信息学院;
【关键词】： 高光谱影像 影像分割 视觉生理 局部兴奋全局抑制振荡网络 小世界网络
【基金】：国家自然科学基金项目(41371333) 上海市教育委员会科研创新项目(14ZZ172)
【分类号】：TP751;TP183
【正文快照】： 0引言高光谱图像分割是对高光谱图像中的光谱信息和空间信息进行分析后,采用一定的手段划分出感兴越的目标区域,不但可以为后继的目标定位、识别和检测提供依据,而且对高光谱数据的压缩、分类等算法研究具有辅助作用。与传统分割方法相比,高光谱影像分割力图解决高维数据所引

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 甘甫平;王润生;;高光谱遥感技术在地质领域中的应用[J];国土资源遥感;2007年04期

2 余旭初;杨国鹏;冯伍法;周欣;;基于简约集支持向量机的高光谱影像分类[J];计算机科学;2010年11期

3 李新双;张良培;李平湘;吴波;;基于小波分量特征值匹配的高光谱影像分类[J];武汉大学学报(信息科学版);2006年03期

4 杨可明;陈云浩;郭达志;蒋金豹;;基于高光谱影像的小麦条锈病光谱信息探测与提取(英文)[J];光子学报;2008年01期

5 苏俊英;舒宁;;一种基于非线性增益小波滤波的高光谱影像去噪技术研究[J];遥感技术与应用;2008年04期

6 孙伟伟;刘春;施蓓琦;李巍岳;;基于随机矩阵的高光谱影像非负稀疏表达分类[J];同济大学学报(自然科学版);2013年08期

7 杨可明;李慧;郭达志;;基于最佳小波包基的高光谱影像特征制图[J];测绘学报;2008年01期

8 杨国鹏;余旭初;刘伟;陈伟;;基于支持向量机的高光谱影像分类研究[J];计算机工程与设计;2008年08期

9 董超;赵慧洁;;关联向量机在高光谱影像分类中的应用[J];遥感学报;2010年06期

10 董超;田联房;赵慧洁;;遗传关联向量机高光谱影像分类[J];上海交通大学学报;2011年10期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 舒宁;胡颖;;基于地物光谱特征的高光谱影像边缘提取方法[A];地理空间信息技术与应用——中国科协2002年学术年会测绘论文集[C];2002年

2 舒宁;;多光谱和高光谱影像纹理分析的几种方法[A];第十五届全国遥感技术学术交流会论文摘要集[C];2005年

3 于美娇;董广军;张永生;纪松;杨靖宇;;一种基于极大后验估计的高光谱影像分辨率增强方法[A];图像图形技术与应用进展——第三届图像图形技术与应用学术会议论文集[C];2008年

4 董广军;纪松;朱朝杰;;基于局部线性嵌入流形学习的高光谱影像分类技术[A];第六届全国信息获取与处理学术会议论文集（3）[C];2008年

5 汪玮;周可法;王金林;周曙光;刘慧;;环境减灾卫星高光谱数据预处理[A];第十二届全国数学地质与地学信息学术研讨会论文集[C];2013年

6 黄远程;张良培;李平湘;;基于最小单形体体积约束的高光谱影像端元光谱提取[A];遥感定量反演算法研讨会摘要集[C];2010年

7 刘庆杰;蔺启忠;王黎明;王钦军;李庆亭;苗峰显;;基于CFFT最优信噪比的星载高光谱影像噪声抑制研究[A];第十七届中国遥感大会摘要集[C];2010年

8 张杰林;;砂岩型铀矿床高光谱数据挖掘技术研究[A];第十五届全国遥感技术学术交流会论文摘要集[C];2005年

9 董彦芳;庞勇;;高光谱影像与LiDAR数据融合提取城市目标提取[A];中国地震学会空间对地观测专业委员会2013年学术研讨会论文摘要集[C];2013年

10 李飞;周成虎;陈荣国;;基于光谱曲线形态的高光谱影像检索方法研究[A];第二届中国科学院博士后学术年会暨高新技术前沿与发展学术会议程序册[C];2010年

中国博士学位论文全文数据库 前8条

1 刘轲;冬小麦叶面积指数高光谱遥感反演方法研究[D];中国农业科学院;2015年

2 杨国鹏;基于机器学习方法的高光谱影像分类研究[D];解放军信息工程大学;2010年

3 路威;面向目标探测的高光谱影像特征提取与分类技术研究[D];中国人民解放军信息工程大学;2005年

4 杨哲海;高光谱影像分类若干关键技术的研究[D];解放军信息工程大学;2006年

5 王凯;基于多特征融合的高光谱影像地物精细分析方法研究[D];武汉大学;2013年

6 杜辉强;高光谱遥感影像滤波和边缘提取方法研究[D];武汉大学;2004年

7 韦玮;基于多角度高光谱CHRIS数据的湿地信息提取技术研究[D];中国林业科学研究院;2011年

8 龚鑓;基于HDA和MRF的高光谱影像同质区分析[D];武汉大学;2007年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 司海青;含水量对土壤有机质含量高光谱估算的影响研究[D];中国农业科学院;2015年

2 汪重午;基于高光谱线性混合模型的地质勘查研究[D];成都理工大学;2015年

3 原娟;面向高光谱地物的在轨替代光谱定标影响因子分析[D];浙江农林大学;2015年

4 魏祥坡;高光谱影像土质要素和人工地物分类技术研究[D];解放军信息工程大学;2015年

5 董连凤;高光谱影像预处理技术研究[D];长安大学;2007年

6 祝鹏飞;面向对象的高光谱影像地物分类技术研究[D];解放军信息工程大学;2011年

7 杨国鹏;基于核方法的高光谱影像分类与特征提取[D];解放军信息工程大学;2007年

8 杨明;面向分类的高光谱影像特征提取技术研究[D];解放军信息工程大学;2012年

9 潘竞文;半监督邻域保持嵌入在高光谱影像分类中的应用[D];重庆大学;2014年

10 张丽;基于投影寻踪的高光谱影像特征提取与自动识别技术研究[D];长安大学;2006年

，

本文编号：1068429