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机载DEM特征点提取及压缩方法研究
被引量：
2
1
作者
赵鸿森
冯琦
周德云
《电光与控制》
北大核心
2012年第1期25-28,共4页
为了在机载数字高程(Digital Elevation Model,DEM)数据压缩时充分利用地貌特征,进一步提高压缩效率,提出通过提取DEM特征点并使用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络进行数据压缩的方法。首先对原始DEM数据进行去噪预处理...
为了在机载数字高程(Digital Elevation Model,DEM)数据压缩时充分利用地貌特征,进一步提高压缩效率,提出通过提取DEM特征点并使用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络进行数据压缩的方法。首先对原始DEM数据进行去噪预处理,避免噪点成为特征点,给出了提取特征点及山脊线和山谷线具体算法;进而以地形特征点作为学习样本点采用RBF神经网络完成数据压缩任务。仿真结果表明,所提方法极大提高了DEM压缩效率,压缩效果满足机载要求。
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关键词
机载数字高程模型
数据压缩
特征点提取
径向基函数神经网络
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职称材料
题名
机载DEM特征点提取及压缩方法研究
被引量：
2
1
作者
赵鸿森
冯琦
周德云
机构
西北工业大学电子信息学院
出处
《电光与控制》
北大核心
2012年第1期25-28,共4页
基金
航空基金(2008C53)
文摘
为了在机载数字高程(Digital Elevation Model,DEM)数据压缩时充分利用地貌特征,进一步提高压缩效率,提出通过提取DEM特征点并使用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络进行数据压缩的方法。首先对原始DEM数据进行去噪预处理,避免噪点成为特征点,给出了提取特征点及山脊线和山谷线具体算法;进而以地形特征点作为学习样本点采用RBF神经网络完成数据压缩任务。仿真结果表明,所提方法极大提高了DEM压缩效率,压缩效果满足机载要求。
关键词
机载数字高程模型
数据压缩
特征点提取
径向基函数神经网络
Keywords
onhoard digital elevation model
data compression
feature point extraction
RBF neural network
分类号
V271.4 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TF391.9 [冶金工程—冶金机械及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
机载DEM特征点提取及压缩方法研究
赵鸿森
冯琦
周德云
《电光与控制》
北大核心
2012
2
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