基于人工神经网络的遥感图像处理方法研究

根据遥感图像的特性,介绍了人工神经网络在遥感图像分析与处理领域的各种应用,重点分析了基于人工神经网络的遥感图像分类与增强、遥感图像复原与重建、图像边缘检测与纹理信息提取等方法,在MATLAB平台下对基于BP神经网络的个别算法进行了实现,并说明了神经网络方法在遥感图像分析与处理技术中的应用潜力。

基于人工神经网络的遥感图像分类研究

随着人工神经网络系统理论的发展,神经网络技术日益成为遥感图像分类处理的有效手段,并有逐步取代最大似然法的趋势。本文重点讨论了遥感图像分类处理研究中应用效果显著的BP神经网络方法,并在MATLAB平台下对基于BP神经网络的分类算法进行了研究,最后将它的分类结果与最大似然法的分类结果进行了精度比较分析。结果表明基于BP神经网络的遥感图像分类效果是较好的,是一种有效的图像分类方法。

线性体图像自动矢量化算法研究

依据线性体图像的特点,提出了一种最大长度原则下基于端点提取的自动跟踪矢量化算法。该算法通过对节点及其信息进行提取快速抓住线性体的总体拓扑结构,并以节点信息为指导对线性体进行矢量跟踪和直线提取解决了复杂的线性体交叉问题。算法具有精度高、抗噪性好和适应性强的特点。