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针对海底质地的特点，利用灰度纹理共生矩阵作为特征参数，K—L变换对海底底质图像进行降维，采用自组织竞争神经网络对图像进行自动分类，对各分类方法精度进行对比。以海底侧扫声纳图像为例，通过实测数据验算，取得理想的效果。
基于K-L变换的自组织竞争神经网络在海底底质分类中的应用
【摘 要】
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针对海底质地的特点，利用灰度纹理共生矩阵作为特征参数，K—L变换对海底底质图像进行降维，采用自组织竞争神经网络对图像进行自动分类，对各分类方法精度进行对比。以海底侧扫声纳
【机 构】
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广州海洋地质调查局资料处理研究所
【出 处】
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测绘工程
【发表日期】
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2013年1期
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