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机译:使用Kullback-Leibler发散的遥感图像中基于对象的变化检测的最佳分割比例选择
Natl Univ Def Technol Coll Elect Sci Key Lab ATR Changsha 410073 Peoples R China|Northwest Inst Nucl Technol Xian 710024 Peoples R China;
Natl Univ Def Technol Coll Elect Sci Key Lab ATR Changsha 410073 Peoples R China;
Northwest Inst Nucl Technol Xian 710024 Peoples R China;
Northwest Inst Nucl Technol Xian 710024 Peoples R China;
Northwest Inst Nucl Technol Xian 710024 Peoples R China;
Measurement; Merging; Image segmentation; Remote sensing; Task analysis; Nickel; Object recognition; Dempter-Shafer (DS) evidence; Kullback-Leibler (KL) divergence; object-based change detection (OBCD); optimal segmentation scale; remote sensing images;
机译:基于高分辨率遥感图像场景复杂度的基于对象的多分辨率分割的最优分割规模的计算
机译:由多尺度局部二值拟合和Kullback-Leibler发散驱动的主动轮廓用于图像分割
机译:通过波段的最佳选择,Kullback-Leibler散度在植物光谱成像方面的价值
机译:基于多尺度分割和Kullback-Leibler散度的变化检测:在道路损伤提取中的应用
机译:基于预期Kullback-Leibler散度的HIV 2-LTR临床试验信息优化实验设计
机译:最小化分布式非线性系统中模型选择的kullback-leibler发散
机译:关于通过最佳波段选择对植物进行成本效益光谱成像的Kullback-Leibler散度值