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人工神经网络视域下遥感图像处理探析
前言近年来,人工神经网络成为学科研究的热点,其应用涉及计算机、物理等多个领域,并具有良好的应用价值.人工神经网络是基于人脑神经系统的模拟,构建数学模型,实现对单元的有效处理.卫星遥感图像的处理,强调技术性与方法的有效性,而人工神经网络的应用,实现了“分类与增强”、“复原与重建”、“ 边缘检测”等功能,提高了遥感卫星图像的处理质量,表现出良好的应用效果.本文立足卫星遥感图像的处理需求,阐述了人工神经网络应用的优势及方法.一、人工神经网络在遥感图像处理中优势随着卫星遥感技术的发展,其在生产生活中的应用十分广泛.在对卫星遥感图像的处理中,人工神经网络是常用的处理方法,能够实现良好的处理效果.如图1 所示,是人工网络神经模型图,从中可以知道,基于人工神经网络的卫星遥感图像处理,能够实现多元性的处理效果,并且在海量的数据信息之下,提高了遥感图像处理的质量.图1 人工神经网络模型图首先,人工神经网络具有强大的数值计算能力萌购在极强的非线性映射中,实现遥感图像的有效处理.在神经网络的应用中,计算过的程高度分布,能够提高图片处理的效率,也可以对大量数据进行求解,处理相对比较复杂的问题.其次,人工神经网络具有良好的自学能力,能够基于已有知识,对遥感图像进行自动提取及是被,这就极大地提高了遥感图像的处理能力.与此同时,人工神经网络实现了自适应性,能够很好地解决信息缺失或不全对图像处理的影响,进而有效提高了遥感图像处理的质量.
再次,在遥感图像的处理中,对于各种非线性映射及求解,往往是处理的难点问题.在人工神经网络的应用中,可以有效地解决各类复杂的问题,特别是对于高度非线性的分类,可以实现科学高效的识别,提高图像处理效果.
二、人工神经网络在遥感图像处理中的方法人工神经网络在遥感图像的处理中,能够实现高质量的处理效果.基于人工神经网络的图像处理,应强调处理方法的有效应用,确保处理技术的有效落实.在笔者看来,人工神经网络在遥感图像处理中的实践,主要在于图像的分类与增强、复原与重建,以及边缘检测等方面.具体而言,人工神经网络在遥感图像处理中的方法,主要有以下几点：
2.1 遥感图像分类与增强在遥感图像处理中,图像的分类非常重要,需要依托计算机,提取图像特征,对各类遥感图像信息进行有效分析.当前,人工神经网络技术已十分成熟,在遥感图像分离处理中,具有良好的处理效果.通过人工神经网络,可以对农作分类、土地覆盖,以及地质灾害预测进行图像分类处理,提高了遥感图像信息的应用价值.与此同时,遥感图像的增强,是为了改善图像质量,便于图像信息的应用.通过人工神经网络技术,可以实现图像增强功能,提高遥感图像的视觉效果.基于神经网络技术的优化,采用自适应滤波器的增强算法,让卫星遥感图像更加清晰、明艳.
2.2 遥感图像的复原与重建从实际而言,遥感图像与实物分布的准确反映是不可能实现,但实现遥感图像的有效重建,是真实反映地物辐射能量分布的重要工作.在人工神经网络技术的应用中,可以实现遥感图像的复原与重建,提高图像信息质量.在笔者看来,遥感图像的复原一方面要通过数学模型对遥感图像进行有效校正,以失真图像进行复原,以达到复原图像原始面貌的处理效果；另一方面,随着人工神经网络技术的不断发展,在遥感图像复原与重建中,能够基于神经网络的二次规划,优化算法,进而实现有效的图像复原与重建.
2.3 遥感图像的边缘检测在遥感图像的特征中,边缘性是最为显著的特征之一.对于有价值的边界信息,可以基于图像分析及识别等处理,实现对图像边缘的有效检测.在遥感图像中,其噪声.边缘都处于高频的范围之中,这就难以用频带进行有效区分.为此,边缘检测就是为了更好地对图像进行区分,提高抗噪等能力.人工神经网络技术的应用,可以通过神经网络对图像边缘进行检测,正确识别图像边缘,以理解目标图像.因此,在遥感图像的分析处理中,其边缘的快速检测,对于图像的处理与分析,都具有十分重要的作用,是更好地识别边界有价值的信息,提高遥感图像的处理质量.
三、结束语总而言之,卫星遥感图像的处理,应提高处理质量,确保遥感图像的有效应用.人工神经网络具有显著地技术优势,其在遥感图像的处理中,能够对复杂的非线性问题进行解决,实现了高质量、高效率的图像处理.遥感图像的分类与增强,复原与重建,都是人工神经网络在遥感图像处理中的具体应用,提高图像应用价值.
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