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《基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的遙感圖像道路分割處理方法研究》由會(huì)員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、維普資訊http://www.cqvip.com第25卷第1期哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào)V01.25№.12004年2月JournalofHarbinEngineeringUniversityFeb.2o04基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的遙感圖像道路分割處理方法研究柳強(qiáng),張根耀(1.西北大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,陜西西安710069;2.延安大學(xué)計(jì)算機(jī)系,陜西西安716000)摘要:圖像分割是軍事目標(biāo)識(shí)別的主要處理方法.由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于解決目標(biāo)識(shí)別問(wèn)題具有適合用于高速并行處理系統(tǒng)、可以實(shí)現(xiàn)特征空間較為復(fù)雜的劃分等優(yōu)勢(shì),采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在復(fù)雜的遙感圖像背景中,識(shí)別出寬
2、度很小的道路是較為理想的.在簡(jiǎn)單介紹BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上,論述了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在目標(biāo)識(shí)別中關(guān)于道路分割問(wèn)題的處理方法,并以實(shí)例證明了采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)遙感圖像進(jìn)行分割,得到的結(jié)果圖像能夠從復(fù)雜的背景圖像中分割出道路,并能清楚地反映道路的方向和分叉,對(duì)于遙感圖像的目標(biāo)識(shí)別有重要的實(shí)用價(jià)值.關(guān)鍵詞:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);BP算法;遙感圖像;道路分割中圖分類號(hào):TN820文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1006—7043(2004)01—0069—03ThestudyofroadsegmentationmethodsofremoteimagebasedonBPNNm
3、odelLIUQiang,ZHANGGen—yad(1.SchoolofComputerScienceandTechnology,NorthwestUniversity,Xi’an710069,China;2.DepartmentofComputer,YananUniversity,Xi’all710025,China)Abstract:Imagesegmentationisthemainmethodtoidentifyamilitarytarget.Inregardtoidentifyingthetargetobject,theneur~netwo
4、rkhasmanyadvantages,forexample,itiscapableofimplementingmorecomplexpatti—tioningoffeaturespaceanditisamenabletohigh—performanceparallel—processingimplementations.Forthead—vantagesgivenabove,itisidealtoapplytheneuralnetworkmodeltoidentifyingarelativelynarrowmadinaverycomplexback
5、groundofremoteimages.ThepaperbrieflyintroducestheBPNNmodel,anddiscusseshowtodealwithroadsegmentationbyusingtheBPNNmodeltoidentifythetarget.Inconclusion,throughexam—pies,theBPNNmodelcanidentifyaroadfromacomplicatedbackgroundimageandcanclearlyreflectthedirec—tionandbifurcationoft
6、heroad,whichprovesitispragmaticallyvaluableinidentifyingtheremote-sensingirflBge.Keywords:neuralnetwork;theBPalgorithm;remoteimage;roadsegmentation目標(biāo)識(shí)別是現(xiàn)代化高科技軍事戰(zhàn)爭(zhēng)中的一個(gè)關(guān)器,從遙感圖像中將道路識(shí)別出來(lái)的方法?.鍵環(huán)節(jié),而道路分割是目標(biāo)識(shí)別中對(duì)于道路識(shí)別的一種主要方法.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型適用于高速并行處1網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)理系統(tǒng),可以實(shí)現(xiàn)特征空間較為復(fù)雜的劃分,具有比1.1模型選取較高的分辨率,更能清楚
7、地反映道路的方向和分叉.本文選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.誤差反向傳播本文以處理某地區(qū)的衛(wèi)星遙感多譜圖像數(shù)據(jù)為(BP)模型是由美國(guó)著名學(xué)者Rumelhart等提出的一例,從Landsat多譜掃描儀獲取的圖像數(shù)據(jù)中選取種多層前向型網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)有輸入層節(jié)點(diǎn)、隱層節(jié)點(diǎn)20×20像素的4譜圖數(shù)據(jù)為參考數(shù)據(jù),論述了選擇(可以是一層或多層)、輸出層節(jié)點(diǎn),對(duì)于輸入信號(hào)要正確的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并通過(guò)良好訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類先向前傳播到隱層節(jié)點(diǎn),經(jīng)過(guò)作用函數(shù)后,再把隱層節(jié)點(diǎn)的輸出信號(hào)傳送到輸出節(jié)點(diǎn),最后給出輸出結(jié)收稿日期:2003—12—12.1基金項(xiàng)目:中國(guó)人民解放軍第二炮兵科研部重
8、點(diǎn)基金資助項(xiàng)目果.節(jié)點(diǎn)的作用函數(shù)取s型函數(shù),即廠(317)=.1十e(EP2002—062).作者簡(jiǎn)介:柳強(qiáng)