基于神经网络的SAR图像多尺度分割的研究

利用HU的7个不变矩 基于BP神经网络的图像识别

基于神经网络的遥感图像分类讨论，内容全面具体，十分优秀的长篇论文，包含神经网络和遥感图像技术的基础知识以及深入的研究。

目前最常见的边缘检测算子是Sobel算子,但是它存在对非0°和非90°朝向的边缘检测时,其输出幅度不强、抗干扰和抗亮度变化弱的问题。通过仔细比较Sobel算子与猫（以及雪貂和猴）的初级视皮层的简单细胞

针对传统的遥感图像分类方法分类精度低的缺 点,提出了一种基于神经网络的分类方法。实验结果 表明,这种基于神经网络的分类器经过训练后,可应用 于遥感图像的分类,其分类精度明显高于传统的最大 似然分类法

基于卷积神经网络的图像识别算法的研究，适合于毕业学生，非常好用，赶紧下载，非常合适，基于卷积神经网络的图像识别算法的研究

通过对相似性度量函数的研究，得到了参数σ的取值与聚类类数间的关系，并据此提出了一种自动确定参数σ的方法，设计了一种基于相似度因子的无监督聚类算法(unsupervisedclusteringalgor

随着物联网和电子商务的快速发展，基于特征的图像检索和分类已成为购物者在网站上搜索相关产品信息的严峻挑战。过去十年见证了对基于内容的特征提取技术的研究的极大兴趣。而且，语义属性不能完全表达丰富的图像信息

针对传统图像复原方法对先验知识的依赖性问题，提出一种基于混合神经网络的图像复原方法。混合神经网络由卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）与BP神经网络组成。首先，通过训练

基于改进BP神经网络图像边缘检测的研究，论文，有帮助的话可以下来看看，里面的思想还是不错的

由于退化图像的点扩散函数难以准确确定，提出一种基于Fourier正交基函数的前向神经网络图像复原模型，该模型以一组Fourier正交基为隐层神经元的激励函数，根据误差传递算法进行权值修正，达到收敛目标