基于证据理论的信息融合在图像分类中的应用

被引:30
作者
王海晖
彭嘉雄
吴巍
不详
机构
[1] 华中科技大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点试验室
[2] 华中科技大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点试验室 武汉
[3] 武汉
关键词
证据理论; 信息融合; 图像分类;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.4 [模式识别与装置];
学科分类号
081102 [检测技术与自动化装置];
摘要
该文在阐述Dempster-Shafer证据理论的基础上,给出了基于Dempster-Shafer证据理论的多源信息融合的方法,并将Dempster-Shafer证据理论的信息融合技术应用于遥感图像纹理的分类。提取纹理图像不同特征构成该理论中的证据,利用一定的决策规则,选择融合证据作用下最大的假设。实验结果表明,该文提出的基于Dempster-Shafer证据理论的多特征融合分类识别图像纹理的新方法是切实有效的,能极大地提高图像纹理的识别分类能力。
引用
收藏
页码:11 / 14
页数:4
相关论文
共 4 条
[1]
基于人工神经网络与证据理论相结合的数据融合中的辐射源识别方法研究 [J].
孟伟 ;
王宝树 ;
不详 .
计算机工程与应用 , 2003, (03) :208-210+226
[2]
一种新的基于Dempster-Shafer理论的自适应遥感分类融合方法 [J].
刘纯平 ;
刘伟强 ;
孔玲 ;
夏德深 .
国土资源遥感, 2002, (03) :48-53
[3]
基于Dempster-Shafer证据理论的数据融合技术研究 [J].
倪国强 ;
梁好臣 .
北京理工大学学报, 2001, (05) :603-609
[4]
图像理解[M] 王润生编著; 国防科技大学出版社 1995,