基于神经网络的影像匹配概率松弛算法

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基于神经网络的影像匹配概率松弛算法

沈未名, 张祖勋, 张剑清

文章导航 > 武汉大学学报 ● 信息科学版 > 1996 > 21(3): 247-251

沈未名, 张祖勋, 张剑清. 基于神经网络的影像匹配概率松弛算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1996, 21(3): 247-251.

引用本文:

沈未名, 张祖勋, 张剑清. 基于神经网络的影像匹配概率松弛算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1996, 21(3): 247-251.

Shen Weiming, Zhang Zuxun, Zhang Jianqing. Image Matching by Neural Network Based Relaxation[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 1996, 21(3): 247-251.

Citation:

Shen Weiming, Zhang Zuxun, Zhang Jianqing. Image Matching by Neural Network Based Relaxation[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 1996, 21(3): 247-251.

基于神经网络的影像匹配概率松弛算法

武汉测绘科技大学测绘遥感信息工程国家重点实验室, 武汉市珞喻路39号, 430070

基金项目: 国家自然科学基金资助项目,编号49501015。

作者简介:
沈未名,男,30岁,讲师,博士,现从事图像处理与人工智能研究。

中图分类号: P231.5;TP391

Image Matching by Neural Network Based Relaxation

LIESMARS, WTUSM, 39 Luoyu Road, Wuhan, China, 430070

摘要: 提出了一种映射方法,使得Hopfield神经网络能够用于实现松弛算法。其优点在于Hopfield模型可由集成电路实现,因而使得基于松弛算法的影像匹配可以实时地完成,极大地提高了处理速度。
- 影像匹配 /
- 概率松弛算法 /
- 神经网络
Abstract: This paper proposes a mapping method that makes the Hopfield net perform the relaxation process.In such a way, image matching by relaxation process can be realized in real time since the Hopfield net can be implemented by conventional analog circuits.
- image matching /
- relaxation labelling /
- neural network

[1]	唐迁, 杜博, 恽爽, 高莉, 吴爽, 张超, 兰猛, 陈紫业, 李亮, 查云飞, 张良培, 李平湘. COVID-19 CT影像智能诊断系统 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2020, 45(6): 846-853. doi: 10.13203/j.whugis20200225
[2]	李晓杰, 郭睿, 黄金, 朱陵凤, 谭红力, 董恩强. 神经网络在北斗导航卫星轨道预报中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(9): 1253-1258. doi: 10.13203/j .whu g is20130603
[3]	张永军, 熊金鑫, 余磊, 凌霄. 严密定位模型辅助的国产卫星影像匹配 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(8): 897-900. doi: 10.13203/j.whugis201200178
[4]	高为广, 陈谷仓. 结合自适应滤波和神经网络的GNSS/INS抗差组合导航算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(11): 1323-1328.
[5]	张永军, 王博, 段延松. 一种针对大倾角影像匹配粗差剔除的算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(10): 1135-1138.
[6]	邱凤, 陈晓玲, 田礼乔, 冯炼. HJ-1A/B卫星CCD影像辅助的MODIS水色大气校正产品质量改进 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(9): 1083-1086.
[7]	陈必焰, 戴吾蛟, 蔡昌盛, 夏朋飞. 层析反演与神经网络方法在电离层建模及预报中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(8): 972-975.
[8]	林雪原, 鞠建波. 利用神经网络预测的GPS/SINS组合导航系统算法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(5): 601-604.
[9]	王志军, 顾冲时, 张治军. GIS支持下基于遗传优化神经网络的溃坝生命损失评估 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(1): 64-68.
[10]	李二森, 郭海涛, 张保明, 卢俊. PBIL算法在遥感影像匹配中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(2): 140-143.
[11]	高为广, 杨元喜, 张婷. 一种提高神经网络泛化能力的自适应UKF滤波算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(5): 500-503.
[12]	余亮, 边馥苓. 粗糙神经网络在森林火灾预警中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(8): 720-723.
[13]	蔡永香, 郭庆胜, 桂志先, 丁虹. 基于地震-测井数据预测储层参数空间分布规律的神经网络模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(4): 366-370.
[14]	哈斯巴干, 马建文, 李启青, 戴芹. 多波段遥感数据的自组织神经网络降维分类研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2004, 29(5): 461-465. doi: 10.13203/j.whugis2004.05.019
[15]	梁益同, 胡江林. NOAA卫星图像神经网络分类方法的探讨 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2000, 25(2): 148-152.
[16]	仇彤. 基于小波变换的松弛法影像匹配 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1998, 23(2): 145-148.
[17]	黄文骞. 利用一种新的神经网络模型识别点状地图符号 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1996, 21(1): 46-49.
[18]	沈未名, 仇彤, 曾勇, 张华. 基于神经网络的矢量量化与遥感影像有失真压缩编码 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1996, 21(2): 124-127.
[19]	林宗坚, 刘少创. 自组织特征映射神经网络及其在彩色地图自动分层中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1994, 19(2): 108-112.
[20]	刘少创, 林宗坚. 基于神经网络的地图数字注记识别 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1994, 19(3): 194-198.

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基于神经网络的影像匹配概率松弛算法

武汉测绘科技大学测绘遥感信息工程国家重点实验室, 武汉市珞喻路39号, 430070

基金项目: 国家自然科学基金资助项目,编号49501015。

作者简介:
沈未名,男,30岁,讲师,博士,现从事图像处理与人工智能研究。

收稿日期: 1995-12-22
刊出日期: 1996-03-05

中图分类号: P231.5;TP391

关键词:

概率松弛算法 /

摘要: 提出了一种映射方法,使得Hopfield神经网络能够用于实现松弛算法。其优点在于Hopfield模型可由集成电路实现,因而使得基于松弛算法的影像匹配可以实时地完成,极大地提高了处理速度。

English Abstract

沈未名, 张祖勋, 张剑清. 基于神经网络的影像匹配概率松弛算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1996, 21(3): 247-251.

引用本文:

沈未名, 张祖勋, 张剑清. 基于神经网络的影像匹配概率松弛算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1996, 21(3): 247-251.

Shen Weiming, Zhang Zuxun, Zhang Jianqing. Image Matching by Neural Network Based Relaxation[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 1996, 21(3): 247-251.

Citation:

Shen Weiming, Zhang Zuxun, Zhang Jianqing. Image Matching by Neural Network Based Relaxation[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 1996, 21(3): 247-251.

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