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提出了一种利用马尔柯夫随机场(MRF)图模型获取变化像斑变化后类别的方法。用吉布斯(Gibbs)分布描述MRF图模型,通过计算最大后验概率获取变化像斑类别,以此类别为初始值,通过建立像斑类别空间关系概率矩阵,在初始结果基础上进一步判定变化像斑的类别。实验结果证实了该方法的可行性。
利用马尔柯夫随机场图模型的变化像斑类别判定方法
【摘 要】
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提出了一种利用马尔柯夫随机场(MRF)图模型获取变化像斑变化后类别的方法。用吉布斯(Gibbs)分布描述MRF图模型,通过计算最大后验概率获取变化像斑类别,以此类别为初始值,通过
【机 构】
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武汉大学遥感信息工程学院; 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室;
【出 处】
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武汉大学学报(信息科学版)
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41101412);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(3101009);湖北省自然科学基金重大资助项目(2006ABD003)
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