视觉显著性与知觉组织相结合的高分影像居民地提取方法下载

PIPI_333 2018-08-27 12:56:01

受人类视觉认知机制的启发，提出了一种利用视觉显著性与知觉组织相结合的高分辨率遥感影像居民地提取方法
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受人类视觉认知机制的启发，提出了一种利用视觉显著性与知觉组织相结合的高分辨率遥感影像居民地提取方法

topic【研究意义】在本文中，我们对用于图像恢复任务的深度学习方法进行了广泛的回顾。以卷积神经网络为首的深度学习技术在几乎所有图像处理领域，尤其是图像分类领域，都受到了广泛关注。然而，图像恢复是一个基本且具有挑战性的课题，在图像处理、理解和表示中起着重要作用。【图像恢复的细分研究方向】它通常处理图像去模糊 (image deblurring)、去噪 (denoising)、去雾 (dehazing) 和超分辨率 (super-resolution)。【图像恢复方法】

数字图像处理是借助计算机算法对图像信号进行数字化处理的技术，通过采样和量化将连续图像转化为离散像素矩阵，再运用滤波去噪、直方图增强、傅里叶变换等算法对图像进行预处理、特征提取及分析。其应用覆盖医学影像诊断（如 CT 图像重建）、计算机视觉（目标检测与立体导航）、遥感监测（农田植被分析）等领域，既能通过 PSNR、SSIM 等指标客观评估处理效果，也在深度学习驱动下与 CNN、Transformer 等技术结合，实现图像分割、超分辨率生成等前沿应用，成为连接光学成像与智能分析的关键纽带。

卷积神经网络作为深度学习领域的关键技术，以其独特的结构和强大的特征提取能力，在众多领域取得了令人瞩目的成果。从图像识别到目标检测，从语义分割到语音识别，CNN 已经成为解决复杂问题的有力工具，极大地推动了人工智能的发展和应用。通过本文的介绍，我们深入了解了卷积神经网络的基本原理、核心组件及其在不同领域的广泛应用。同时，我们也认识到 CNN 在发展过程中面临的挑战，如数据需求大、计算资源消耗高、可解释性差等。然而，这些挑战也为研究人员提供了广阔的研究空间和创新机遇。

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