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基于Bayesian线性规划的影像纹理识别方法
  • ISSN号:1671-8860
  • 期刊名称:《武汉大学学报:信息科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP751[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] P231.5[天文地球—摄影测量与遥感;天文地球—测绘科学与技术]
  • 作者机构:[1]武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号430079
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(40571102).
作者: 郑肇葆[1]
中文摘要:

介绍了Bayesian线性规划的基本原理,利用它解决带有不确定性MRF(尔柯夫随机场)参数的影像纹理识别问题,并提出了将不确定性状态参数变成确定性参数的5种选择方法。通过使用实际航空影像的对比识别实验,给出一个合理的选择方法。本方法为解决纹理识别中带有不确定性特征参数的处理提供了新的途径。

英文摘要:

A new method based on Bayesian linear programming is proposed for texture recognition of aerial image with uncertainty MRF parameters. The basic principle and the main idea of this method are introduced, and five different methods are provided to be selected, which transform MRF parameters from uncertainty to certainty. The experiments show that this proposed method is reasonable and promising in the future.

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期刊信息
  • 《武汉大学学报:信息科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:武汉大学
  • 主编:刘经南
  • 地址:湖北武汉珞珈山
  • 邮编:430072
  • 邮箱:whuxxb@vip.163
  • 电话:027-68778045
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-8860
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1676/TN
  • 邮发代号:38-317
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,全国优秀高校自然科学学报一等奖,湖北省优秀期刊称号
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰地学数据库,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:24217