Improvement in Satellite Images by Amalgam of Brovey and PCA Algorithm with Artificial Neural Network

机译：Brovey汞合金和PCA算法的人工神经网络改进卫星图像

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Image processing is playing a major role in almost all the field to renovate the original images. Image processing includes image capturing, then pre-processing, segmenting, extraction of features and classification. Authors are proposing a method of fusion of the panchromatic and hyperspectral images and then classification using ANN. After pre-processing of satellite image, Segmentation of image have been carried out using fusion techniques incorporating brovey and Principal component analysis which is proven to present best results in terms of enhancement. Authors have achieved accuracy of 95.1% with processing delay of 43.79 ms for 1600 blocks training in NN.

机译：图像处理在翻新原始图像的几乎所有领域中都扮演着重要角色。图像处理包括图像捕获，然后进行预处理，分割，特征提取和分类。作者正在提出一种融合全色和高光谱图像，然后使用ANN进行分类的方法。在对卫星图像进行预处理之后，已经使用融合了brovey和主成分分析的融合技术对图像进行了分割，事实证明，该技术在增强方面表现出最佳的效果。作者在NN中对1600块训练的精度达到95.1％，处理延迟为43.79 ms。

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来源
《International conference on communications and cyber physical engineering》|2019年|251-259|共9页
会议地点 Pune(IN)
作者
Kavita Joshi; Dilip D. Shah; Anupama A. Deshpande;
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作者单位

Department of Electronics and Communication Engineering Shri Jagdishprasad Jhabarmal Tibrewala University Jhunjhunu Rajasthan India;

Imperial College of Engineering and Research Pune Maharashtra India;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Neural network; Satellite image; Classification; Fusion; Principal component analysis; Brovey;

机译：神经网络;卫星影像;分类;融合主成分分析；布罗维;

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