神经网络在测绘图像处理中的应用——基于Hopfield模型的影像匹配
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    人工神经网络具有分布式信息存储和并行处理机制,自学习、自组织和自适应的功能.人工神经网络自身正处在积极的发展之中,其被引入测绘领域仅10年左右的时间,但人工智能的特点使其在图像处理中表现出了独特优势,人工神经网络已成为目前测绘图像处理中最活跃的研究方向之一.立体影像匹配是数字摄影测量的关键理论及技术,亦是图像处理中的难点,对Hopfield网络模型设计合理的能量函数,即适用于立体影像的整体匹配.该算法不但保证收敛,且能避免计算的“组合爆炸”,计算结果保证匹配的整体一致性.

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引用本文

.神经网络在测绘图像处理中的应用——基于Hopfield模型的影像匹配[J].水利水电科技进展,2001,(S1):139-141.(.[J]. Advances in Science and Technology of Water Resources,2001,(S1):139-141.(in Chinese))

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  • 在线发布日期: 2016-06-03
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