నైరూప్య

Efficient Segmentation and Classification of Remote Sensing Image Using Local Self Similarity

Karthikeyan.K, Thiruselvi.M

Segmentation and classification are important role in remote sensing image analysis. Recent research shows with the aim of images can be described in hierarchical structure or regions. In this project, we submit application graph laplacian energy as generic measure for segmentation. We capture in geometric outline of region in an image by using apply local self similarity features. This paper finds application in remote sensing image analysis. It decreases the redundancy in the hierarchy by order of magnitude with small loss or performances. We have achieved better performance from graph laplacian energy method. I improve the efficiency using unsupervised learning.

నిరాకరణ: ఈ సారాంశం ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ టూల్స్ ఉపయోగించి అనువదించబడింది మరియు ఇంకా సమీక్షించబడలేదు లేదా నిర్ధారించబడలేదు

ఇండెక్స్ చేయబడింది

Index Copernicus
Academic Keys
CiteFactor
కాస్మోస్ IF
RefSeek
హమ్దార్డ్ విశ్వవిద్యాలయం
వరల్డ్ కేటలాగ్ ఆఫ్ సైంటిఫిక్ జర్నల్స్
ఇంటర్నేషనల్ ఇన్నోవేటివ్ జర్నల్ ఇంపాక్ట్ ఫ్యాక్టర్ (IIJIF)
ఇంటర్నేషనల్ ఇన్స్టిట్యూట్ ఆఫ్ ఆర్గనైజ్డ్ రీసెర్చ్ (I2OR)
కాస్మోస్

మరిన్ని చూడండి