| 中文题名： | 基于深度学习与联合显著性分析的遥感影像感兴趣区域提取方法研究 |
| 姓名： | |
| 保密级别： | 公开 |
| 论文语种： | 中文 |
| 学科代码： | 081001 |
| 学科专业： | |
| 学生类型： | 硕士 |
| 学位： | 工学硕士 |
| 学位类型： | |
| 学位年度： | 2017 |
| 学校： | 北京师范大学 |
| 校区： | |
| 学院： | |
| 研究方向： | 遥感图像处理，计算机视觉 |
| 第一导师姓名： | |
| 第一导师单位： | |
| 提交日期： | 2017-06-06 |
| 答辩日期： | 2017-06-01 |
| 外文题名： | Region of Interest Extraction in Remote Sensing Images Based on Deep Learning and Co-saliency Analysis |
| 中文关键词： | |
| 中文摘要： |
当遥感影像的高速获取和低速解译日益成为一对愈加尖锐的矛盾时，将基于人眼视觉注意力的显著性机制引入遥感影像的感兴趣区域提取，就为遥感影像的快速解译提供了新的思路。然而，目前针对遥感影像的显著性方法，大部分都只是对单幅遥感影像独立地进行显著性分析，将简单背景干扰排除，突出视觉显著的区域，却难以同时高效地提取出具有共性视觉特征的共性感兴趣区域。不仅如此，随着遥感影像获取技术的不断发展，遥感影像的来源也越来越广泛。由于各自所采用的传感器在成像原理和光谱敏感度等方面存在较大的差异，获取到的遥感图像在各个波段上的成像
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| 外文摘要： |
When the high-speed acquisition and low-speed interpretation of remote sensing images is becoming an increasingly sharp contradiction, the introduction of saliency analysis originated from human visual attention to the region of interest (ROI) extraction
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| 参考文献总数： | 74 |
| 作者简介： | 陈洁的研究方向是遥感图像处理与计算机视觉。学术成果包含学术论文九篇，其中包括SCI检索收录的国际期刊论文四篇，EI检索收录的中文期刊论文一篇，以及国际会议论文三篇。详细列表如下： ? 期刊论文 格式--作者，论文名称，期刊名称，期卷号，发表时间，（SCI分区，本人署名排序） [1] Libao Zhang, Jie Chen, and Bingchang Qiu, Region-of-Interest Coding Based on Saliency Detection and Direction |
| 馆藏号： | 硕081001/17013 |
| 开放日期： | 2018-03-27 |
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