多级Bayesian Network的影像纹理分类方法
- 出版年：2008
- 作者：虞欣；郑肇葆；叶志伟；李林宜
- 单位1：武汉大学遥感信息工程学院
- 出生年：1980
- 学历：博士研究生
- 语种：中文
- 作者关键词：Bayesian Network；纹理分类；航空影像；最大似然法
- 起始页：442
- 总页数：6
- 经费资助：国家自然科学基金资助项目（编号：40571102）。
- 刊名：遥感学报
- 是否内版：否
- 刊频：双月刊
- 创刊时间：1997
- 主管单位：中国科学院；中国科学技术协会
- 主办单位：中国科学院遥感联合中心；中国地理学会环境遥感分会
- 主编：李小文
- 地址：北京市安外大屯路中国科学院遥感应用研究所
- 邮编：100101
- 电子信箱：jrs@irsa.ac.cn
- 网址：http://www.chinainfo.gov.cn/periodical/ygxb
- 卷：12
- 期：3
- 期刊索取号：P625.066 815
- 数据库收录：中国自然科学核心期刊；百种中国杰出学术期刊
- 核心期刊：中国自然科学核心期刊
摘要
在影像分类的实际应用中，所提取的特征（或波段）间往往存在较大的相关性。为了把Naive Bayes Clas-sifiers（NBC）模型更好地应用于分类中，本文在研究NBC模型的基础上，从特征空间划分的角度，将它进一步推广为多级Bayesian Network。实验结果分析表明：由于多级Bayesian Network模型综合考虑了特征之间的条件依赖关系，它在分类精度方面一般高于原始的NBC和最大似然法。然而，对于不同的n值，其分类结果也有所不同。