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产生“Tuned”模板的Bayesian Networks方法

郑肇葆 潘励 虞欣

郑肇葆, 潘励, 虞欣. 产生“Tuned”模板的Bayesian Networks方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(4): 304-307.
引用本文: 郑肇葆, 潘励, 虞欣. 产生“Tuned”模板的Bayesian Networks方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(4): 304-307.
ZHENG Zhaobao, PAN Li, YU Xin. Bayesian Networks for Producing Texture 'Tuned' Masks[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(4): 304-307.
Citation: ZHENG Zhaobao, PAN Li, YU Xin. Bayesian Networks for Producing Texture "Tuned" Masks[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(4): 304-307.

产生“Tuned”模板的Bayesian Networks方法

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40271094)
详细信息
    作者简介:

    郑肇葆,教授,博士生导师。现主要从事摄影测量与遥感、图像分析与解译及进化计算应用的科研工作。

  • 中图分类号: TP751;P237.3

Bayesian Networks for Producing Texture "Tuned" Masks

Funds: 国家自然科学基金资助项目(40271094)
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  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2006-01-09
  • 修回日期:  2006-01-09
  • 刊出日期:  2006-04-05

产生“Tuned”模板的Bayesian Networks方法

    基金项目:  国家自然科学基金资助项目(40271094)
    作者简介:

    郑肇葆,教授,博士生导师。现主要从事摄影测量与遥感、图像分析与解译及进化计算应用的科研工作。

  • 中图分类号: TP751;P237.3

摘要: 介绍了Bayesian Networks(简称BNs)产生“Tuned”模板新方法的基本原理以及BNs法与蚁群行为仿真技术和单纯形法组合的方法。通过实际航空影像的实验结果表明,新方法对纹理影像的识别率是令人满意的,同时还将新方法与遗传算法的结果作了对比,结果表明新方法是很有应用前景的。

English Abstract

郑肇葆, 潘励, 虞欣. 产生“Tuned”模板的Bayesian Networks方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(4): 304-307.
引用本文: 郑肇葆, 潘励, 虞欣. 产生“Tuned”模板的Bayesian Networks方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(4): 304-307.
ZHENG Zhaobao, PAN Li, YU Xin. Bayesian Networks for Producing Texture 'Tuned' Masks[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(4): 304-307.
Citation: ZHENG Zhaobao, PAN Li, YU Xin. Bayesian Networks for Producing Texture "Tuned" Masks[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(4): 304-307.

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