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一种利用纹理特征和朴素贝叶斯分类器检测近景影像植被的方法

詹总谦 来冰华 万杰 李楼

詹总谦, 来冰华, 万杰, 李楼. 一种利用纹理特征和朴素贝叶斯分类器检测近景影像植被的方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(6): 665-668.
引用本文: 詹总谦, 来冰华, 万杰, 李楼. 一种利用纹理特征和朴素贝叶斯分类器检测近景影像植被的方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(6): 665-668.
ZHAN Zongqian, LAI Binghua, WAN Jie, LI Lou. Vegetation Detection of Close-Range Images Based on Texture Features and Naive Bayes Classifier[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(6): 665-668.
Citation: ZHAN Zongqian, LAI Binghua, WAN Jie, LI Lou. Vegetation Detection of Close-Range Images Based on Texture Features and Naive Bayes Classifier[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(6): 665-668.

一种利用纹理特征和朴素贝叶斯分类器检测近景影像植被的方法

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(41101418,41071292); 国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室资助项目(LEDM2009B03); 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(3101047)
详细信息
    作者简介:

    詹总谦,副教授,研究方向为摄影测量与计算机视觉。

  • 中图分类号: P237.3

Vegetation Detection of Close-Range Images Based on Texture Features and Naive Bayes Classifier

Funds: 国家自然科学基金资助项目(41101418,41071292); 国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室资助项目(LEDM2009B03); 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(3101047)
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出版历程
  • 收稿日期:  2013-01-02
  • 修回日期:  2013-01-02
  • 刊出日期:  2013-06-05

一种利用纹理特征和朴素贝叶斯分类器检测近景影像植被的方法

    基金项目:  国家自然科学基金资助项目(41101418,41071292); 国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室资助项目(LEDM2009B03); 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(3101047)
    作者简介:

    詹总谦,副教授,研究方向为摄影测量与计算机视觉。

  • 中图分类号: P237.3

摘要: 针对植被对近景摄影测量自动滑坡监测影响严重的问题,提出了一种基于纹理特征和朴素贝叶斯分类器的滑坡植被区域检测算法。对算法的有效性、影像对比度拉伸以及样本训练通用性对检测植被区域的效果等若干问题进行了实验探讨。通过与基于视觉认知特征的检测方法比较,验证了本算法的实用性和有效性。实验结果表明,本文算法能够很好地检测出近景影像中的植被区域,结果比较满意。

English Abstract

詹总谦, 来冰华, 万杰, 李楼. 一种利用纹理特征和朴素贝叶斯分类器检测近景影像植被的方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(6): 665-668.
引用本文: 詹总谦, 来冰华, 万杰, 李楼. 一种利用纹理特征和朴素贝叶斯分类器检测近景影像植被的方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(6): 665-668.
ZHAN Zongqian, LAI Binghua, WAN Jie, LI Lou. Vegetation Detection of Close-Range Images Based on Texture Features and Naive Bayes Classifier[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(6): 665-668.
Citation: ZHAN Zongqian, LAI Binghua, WAN Jie, LI Lou. Vegetation Detection of Close-Range Images Based on Texture Features and Naive Bayes Classifier[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(6): 665-668.
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