刘钦龙
- 作品数：4 被引量：19H指数：2
- 供职机构：燕山大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：河北省教育厅科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术更多>>
- Otsu多阈值算法推广实现被引量：13
- 2009年
- 遥感图像处理中的地物分割是分析和解译遥感图像的必要环节。本文分析了Otsu算法进行阈值分割的原理和有效性,针对Otsu多阈值分割算法计算效率低的缺点,提出了用Nelder-Mead单纯形法对Otsu的多阈值分割进行优化。将优化的Otsu算法与传统方法进行了比较,从理论分析和实验结果来看,此方法不仅能获得与传统方法分割一致的结果,而且应用到大尺寸遥感图像的多阈值分割中大大提高了分割效率。
- 刘立焦斌亮刘钦龙
- 关键词：图像分割多阈值遥感图像OTSU算法
- 基于改进的BP神经网络模型的遥感图像分类方法研究被引量：4
- 2009年
- 遥感图像通过像元灰度值的高低差异和空间变化来表示不同属性的地物目标及其分布情况。随着人工神经网络理论的发展,神经网络技术日益成为遥感图像分类处理的有效手段,并有逐渐取代传统遥感图像分类方法的趋势。重点分析了BP神经网络模型的遥感图像分类方法,并针对BP算法的学习速率慢做了改进,利用M atlab 7.0作为实验平台,对北京市海淀区遥感影像进行分类实验。实验结果表明,与基本BP算法相比较,改进的BP算法网络训练收敛速度快,分类方法是有效的。
- 刘钦龙焦斌亮刘立
- 关键词：遥感图像灰度值BP神经网络MATLAB
- 基于改进SUSAN的遥感图像边界提取算法被引量：2
- 2009年
- 图像边缘是图像的最基本的特征之一,边缘提取是分析和解译遥感图像的必要环节。本文分析了SUSAN算法进行边缘检测的原理和有效性,在此基础上对SUSAN算法进行了边缘检测精度的改进,并用于地物边界提取中,使地物边界提取更清晰,准确,层次感分明。以matlab7.0作为实验平台,将改进的SUSAN算法与传统方法进行了比较,实验结果表明,本方法用于提取地物边界具有一定优势。
- 刘立焦斌亮刘钦龙
- 关键词：地物SUSAN遥感图像
- 基于人工神经网络模型的遥感图像分类方法研究
- 遥感图像分类一直是遥感研究领域的重要内容,如何解决多类别图像的分类识别并满足一定的精度是遥感图像研究中的一个关键问题,具有十分重要的意义。传统的遥感图像自动分类识别主要采用决策理论/(或统计/)方法进行分类,但是,由于遥...
- 刘钦龙
- 关键词：遥感图像分类人工神经网络BP网络自组织神经网络MATLAB
- 文献传递
