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
Aerial
50%
Agricultural Area
50%
Agriculture
50%
Arts-based Methods
50%
Beamlet
50%
Beamlet Transform
50%
Computational Methods
50%
Geometric Transformation
50%
Hyperspectral Image Segmentation
100%
Image Features
50%
Imaging Characteristics
50%
Larks
100%
Military Use
50%
Multiscale Geometric Analysis
100%
Multiscale Properties
50%
Multispectral Image
100%
Multispectral Imagery
50%
Nitrogen Levels
50%
Parameter Sensitivity
50%
Profile Vector
50%
Proposed Methodology
50%
Pseudo-Polar
50%
Segmentation Algorithm
50%
Segmentation Method
50%
Signal-to-noise Ratio
50%
Smooth Boundary
50%
Spatial Analysis
50%
Specific Applications
50%
Voluminous Data
50%
Computer Science
Computational Method
50%
Fourier Transform
50%
Geometric Transformation
50%
Hyperspectral Image
100%
Image Segmentation
100%
Multispectral Image
100%
Noise-to-Signal Ratio
50%
segmentation algorithm
50%
Segmentation Method
50%
Sensitivity Parameter
50%
Spectral Imagery
50%
Engineering
Fourier Transform
25%
Geometric Transformation
25%
Hyperspectral Image
100%
Multi-Spectral Imagery
25%
Multiscale
100%
Multispectral Image
50%
Nitrogen Level
25%
Recursive
25%
Scale Analysis
25%
Segmentation Method
25%
Sensitivity Parameter
25%
Signal-to-Noise Ratio
25%
Earth and Planetary Sciences
Computational Method
50%
Farmland
50%
Hyperspectral Image
100%
Multispectral Image
100%
Spatial Analysis
50%