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基于Bayes网络的航空图象理解模型
引用本文:汪荣贵,张佑生,高隽,彭青松.基于Bayes网络的航空图象理解模型[J].中国科学技术大学学报,2004,34(6):745-756.
作者姓名:汪荣贵  张佑生  高隽  彭青松
作者单位:合肥工业大学计算机与信息学院,安徽,合肥,230009
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60175011、60375011),安徽省自然科学基金(03042207)资助项目.
摘    要:提出一种基于Bayes网络的图象理解模型,用于检测与描述城市航空图象中的停车场、空地、房屋等二维和三维目标.模型首先使用一种基于感知组织的算法生成焦点区域,然后使用Bayes网络建立焦点区域的图象特征与目标之间的(不确定性)联系,由Bayes网络推理机制完成对焦点区域的识别.对于屋顶区域,模型使用一种基于DEM(digitalelevationmap)方向直方图的匹配算法进行模板匹配,生成房屋的三维几何模型描述.模型中所有Bayes网络组成层次结构,可以方便地增加被识别目标的种类;图象特征与提取图象特性的算法之间由一种称为证据源的数据结构相连接,可以方便地扩充图象特征的提取算法.由此实现了模型的易扩展性.实验结果表明了本文模型的有效性.

关 键 词:Bayes网络  图象理解  证据源  DEM方向直方图
文章编号:0253-2778(2004)06-0745-12
修稿时间:2003年10月20

An Aerial Image Understanding Model Based on Bayesian Networks
WANG Rong-gui,ZHANG You-sheng,GAO Jun,PENG Qing-song.An Aerial Image Understanding Model Based on Bayesian Networks[J].Journal of University of Science and Technology of China,2004,34(6):745-756.
Authors:WANG Rong-gui  ZHANG You-sheng  GAO Jun  PENG Qing-song
Abstract:
Keywords:bayesian networks  image understanding  evidence source  DEM direction histogram
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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