تخطي إلى التنقل الرئيسي
تخطي إلى البحث
تخطي إلى المحتوى الرئيسي
الجامعة المفتوحة الصفحة الرئيسية
المساعدة والأسئلة الشائعة
English
עברית
العربية
الصفحة الرئيسية
الملفات الشخصية
الوحدات البحثية
نتاج البحث
الجوائز
أنشطة
البحث حسب الخبرة أو الاسم أو الانتماء
Effective Hyper-Spectral Image Segmentation Using Multi-scale Geometric Analysis
Ofer Levi
, Shaul Cohen, Ziv Mhabary
הנדסת תעשייה וניהול
نتاج البحث
:
نشر في مجلة
›
مقالة
›
مراجعة النظراء
معاينة
بصمة
بصمة
أدرس بدقة موضوعات البحث “Effective Hyper-Spectral Image Segmentation Using Multi-scale Geometric Analysis'. فهما يشكلان معًا بصمة فريدة.
فرز حسب
الوزن
أبجديًا
Keyphrases
Multispectral Image
100%
Larks
100%
Hyperspectral Image Segmentation
100%
Multiscale Geometric Analysis
100%
Signal-to-noise Ratio
50%
Agriculture
50%
Computational Methods
50%
Profile Vector
50%
Military Use
50%
Voluminous Data
50%
Specific Applications
50%
Proposed Methodology
50%
Geometric Transformation
50%
Image Features
50%
Beamlet Transform
50%
Imaging Characteristics
50%
Smooth Boundary
50%
Segmentation Method
50%
Spatial Analysis
50%
Nitrogen Levels
50%
Beamlet
50%
Aerial
50%
Pseudo-Polar
50%
Agricultural Area
50%
Segmentation Algorithm
50%
Arts-based Methods
50%
Parameter Sensitivity
50%
Multiscale Properties
50%
Multispectral Imagery
50%
Computer Science
Image Segmentation
100%
Multispectral Image
100%
Hyperspectral Image
100%
Computational Method
50%
Geometric Transformation
50%
Segmentation Method
50%
Fourier Transform
50%
Noise-to-Signal Ratio
50%
Sensitivity Parameter
50%
Spectral Imagery
50%
segmentation algorithm
50%
Engineering
Hyperspectral Image
100%
Multiscale
100%
Multispectral Image
50%
Signal-to-Noise Ratio
25%
Segmentation Method
25%
Geometric Transformation
25%
Recursive
25%
Multi-Spectral Imagery
25%
Nitrogen Level
25%
Scale Analysis
25%
Sensitivity Parameter
25%
Earth and Planetary Sciences
Hyperspectral Image
100%
Multispectral Image
100%
Computational Method
50%
Spatial Analysis
50%
Farmland
50%