Letter:Parallel fine spatial resolution satellite sensor image segmentation based on an improved Pulse-Coupled Neural Network

L. LI; J. MA; Q. WEN

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Letter:Parallel fine spatial resolution satellite sensor image segmentation based on an improved Pulse-Coupled Neural Network

机译：Letter：基于改进的脉冲耦合神经网络的并行精细空间分辨率卫星传感器图像分割

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An improved Pulse-Coupled Neural Network (PCNN), which has two modules with different inner processing mechanisms, was introduced and applied to segment an IKONOS image with different parameters. Results show that the improved PCNN can segment the image in a parallel and multiscale way, and the output image is easier to analyse than with the basic PCNN.

机译：引入了一种改进的脉冲耦合神经网络（PCNN），该模块具有两个具有不同内部处理机制的模块，并将其应用于分割具有不同参数的IKONOS图像。结果表明，改进的PCNN可以并行和多尺度分割图像，并且与基本PCNN相比，输出图像更易于分析。

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来源
《International journal of remote sensing》 |2007年第18期|4191-4198|共8页
作者
L. LI; J. MA; Q. WEN;
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作者单位

State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Chinese Academy of Sciences, PO Box 9718, Beijing, 100101, China;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类遥感技术;
关键词

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