基于PCNN的遥感SAR图像桥梁目标检测与识别

该文针对低对比度和低信噪比、背景或目标灰度呈均匀缓慢变化的遥感水域图像分割提出了双级并行点火脉冲耦合神经网络(Double-Level Parallelized Firing PCNN,DLPFPCNN)新模型,对其原理和工作过程做了详细介绍.在此基础上,将DLPFPCNN新模型应用于含水上桥梁目标的遥感SAR图像分割,并结合水上桥梁目标自身具有的直线性特征等先验知识进行一系列后续处理,最终识别出水上桥梁目标.仿真实验结果表明,该文提出的方法具有较好的应用效果.