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自联想神经网络的遥感图象主分量提取
Principal Component Extraction for Remote Sensing Image Using Auto Association Neural Network

作  者: ; ;

机构地区: 湖南大学电气与信息工程学院电气工程系

出  处: 《中国图象图形学报(A辑)》 2000年第1期25-29,共5页

摘  要: 提出了一种自联想神经网络的遥感图象主分量提取方法.这种方法可以应用于图象的压缩、特征提取和图象滤波中.实验结果表明:自联想神经网络算法简单、易于实现。 A new method of principal component extraction for remote sensing image based on auto association neural network is presented in this paper. The proposed method is applied to the image data compression, feature extraction and filtering. Experiments show that auto association neural network for extracting the principal components of the image is as good as the conventional K L transform.

关 键 词: 神经网络 图象压缩 遥感图象 主分量提取

领  域: [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]

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相关机构对象

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