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开发了一种脉冲耦合神经网络(PCNN),用于对图像数据进行分割,以减少后续处理的数量。本文讨论了将PCNN算法应用于由各种传感器平台生成的数据的结果。PCNN算法被应用于由长波红外成像偏振仪生成的数据。PCNN正确识别了隐藏的车辆和扰动的土地,并拒绝了96%的剩余像素,因为它们没有信息内容。接下来,介绍了将PCNN算法应用于有噪声的红外导引头数据的结果。尽管背景噪声较大,PCNN仍正确识别了目标。最后,PCNN算法被应用于包含太阳眩光的图像。它仅将3%的像素传递给后续的目标/眩光判别算法。为了获得最大的数据显示吞吐量,PCNN可以硬件实现。
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Michele R. Banish
David B. Chenault
John S. Harchanko
Proceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE
Polaris Sensor Technologies (United States)
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Banish 等人(Thu,)研究了这个问题。
www.synapsesocial.com/papers/6a0a564ec72bf9c3ae116b20 — DOI: https://doi.org/10.1117/12.560815