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耦合小世界神经网络同步振荡的高光谱影像分割
引用本文:施蓓琦,刘春,陈能.耦合小世界神经网络同步振荡的高光谱影像分割[J].测绘科学,2016,41(11):10-16.
作者姓名:施蓓琦  刘春  陈能
作者单位:上海师范大学城市信息研究中心,上海200234;上海旅游高等专科学校,上海201418;同济大学测绘与地理信息学院,上海,200092;上海师范大学城市信息研究中心,上海,200234
基金项目:国家自然科学基金项目(41371333),上海市教育委员会科研创新项目(14ZZ172)
摘    要:针对影像分割所需区域内部满足一致性、区域间互不相交的要求,鉴于高光谱影像地物在尺寸、形状、光谱上的异质性,开展高光谱影像分割研究。应用视觉皮层细胞神经元之间存在的局部兴奋全局抑制振荡网络对视觉影像信息进行深入提取和处理,在此基础上,结合小世界神经网络高群集系数、短特征路长的特点,研究了LEGION神经元振荡器所具有的小世界神经网络的同步性能,从而构建了耦合小世界网络的LEGION分割算法。进一步采用直观参数设置,简化高微分方程的计算复杂,减少迭代次数。实验表明:耦合小世界网络的LEGION分割算法,可有效地把高光谱影像中同质地物分割在一起,达到信息提取的目的。

关 键 词:高光谱影像  影像分割  视觉生理  局部兴奋全局抑制振荡网络  小世界网络

Hyperspectral image segmentation based on coupled small-world neural network synchronous oscillation
SHI Beiqi,LIU Chun,CHEN Neng.Hyperspectral image segmentation based on coupled small-world neural network synchronous oscillation[J].Science of Surveying and Mapping,2016,41(11):10-16.
Authors:SHI Beiqi  LIU Chun  CHEN Neng
Abstract:
Keywords:hyperspectral imagery  segmentation  vision system  locally excitatory globally inhibitory oscillator network  small world network
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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