检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]中国人民解放军装备学院研究生管理大队,北京101416 [2]中国人民解放军装备学院光电装备系,北京101416
出 处:《兵器装备工程学报》2017年第6期99-103,共5页Journal of Ordnance Equipment Engineering
摘 要:综合论述了SAR图像分割的几种方法,并对每类方法的特点进行了简要总结;结合深度学习在光学图像分割中的应用,分析了深度学习在SAR图像分割中的难点和借鉴意义;明确了SAR图像分割急需解决的问题。This paper briefly summarizes each methods' characteristics. Then,it analyzes the application of depth learning in optical image segmentation,which has some significance for SAR segmentation.Finally,some existing problems in the SAR image segmentation based on deep learning are briefly summarized and discussed and some possible new directions for future development are prospected.
分 类 号:TN97[电子电信—信号与信息处理] TJ765[电子电信—信息与通信工程]
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