Accueil › Annuaire des chercheurs › Mohammed Djebbouri
Mohammed Djebbouri
Affiliation : Université Djilali de Sidi Bel Abbès
- 2Publications (affiliation algérienne)
- 3Publications au total
- 17Citations
- 2Indice h
Profil de recherche
Mohammed Djebbouri compte 2 publications référencées (2015–2024). Ses travaux paraissent principalement dans « IEEE Access » et « European Journal of Remote Sensing ». Son article le plus cité, « New shadow detection and removal approach to improve neural stereo correspondence of dense urban VHR remote sensing images » (2015), a été cité 10 fois. Ses travaux sont cosignés avec au moins 4 chercheurs.
C’est vous ? Faites connaître vos travaux
Créez gratuitement votre profil DzCademia et ajoutez vos articles : ils apparaîtront plus facilement sur Google et dans les assistants d’IA comme ChatGPT. Plus de personnes pourront vous lire et vous citer.
Créer mon profil gratuit Ajouter mes publicationsDomaines de recherche
- Advanced Neural Network Applications
- Advanced Vision and Imaging
- Remote-Sensing Image Classification
- Image Enhancement Techniques
- Physics and Engineering Research Articles
Publications (2)
- An Attentive Hough Transform Module for Building Extraction From High Resolution Aerial Imagery
- New shadow detection and removal approach to improve neural stereo correspondence of dense urban VHR remote sensing images
Revues de publication
- IEEE Access × 1
- European Journal of Remote Sensing × 1
Publications par année
- 20241
- 20151
Collaborations
Établissements partenaires : Ecole Nationale Supérieur des Télécommunications et des Technologies de l’Information et de la Communication, Abdelhafid Boussouf · Université Mustapha Stambouli de Mascara · Université des Sciences et de la Technologie d'Oran Mohamed Boudiaf
Co-auteurs
Données bibliographiques issues d’OpenAlex (base ouverte).
Pourquoi choisir Dzcademia ?
Pour donner à vos travaux plus de chances d’être découverts et recommandés par les IA. Profils, articles et communications : donnez à votre recherche une présence publique structurée. Les métadonnées intégrées aident les moteurs de recherche et les assistants IA à identifier vos travaux et à comprendre leurs références.
Commenter avec Google
Connecte-toi avec Google pour commenter directement sur cette page.