第1章 绪论 1
1.1引言 1
1.2贝叶斯网络的研究与应用现状 4
1.3贝叶斯网络在影像解译中的应用 8
第2章 贝叶斯网络的基本原理 10
2.1贝叶斯学习基础 10
2.2贝叶斯网络的基本概念 18
2.3贝叶斯网络的学习 28
2.4贝叶斯网络的推理 33
2.5动态贝叶斯网络 35
2.6贝叶斯网络与其他算法的关系 36
2.7本章小结 37
第3章 基于贝叶斯网络的特征选择 38
3.1影像特征选择方法概述 39
3.2影像纹理特征的描述与提取 42
3.3算法流程 46
3.4实验与分析 49
3.5本章小结 52
第4章 基于贝叶斯网络的航空影像纹理分类 54
4.1简单贝叶斯网络的分类方法 55
4.2多级贝叶斯网络的分类方法 57
4.3带有隐藏节点的贝叶斯网络的分类方法 63
4.4树型贝叶斯网络的分类方法 70
4.5本章小结 76
第5章 引入图像语义信息的贝叶斯网络的航空影像纹理分类方法 78
5.1图像语义信息 78
5.2引入后验概率的简单语义信息的分类方法 83
5.3引入图像分割的简单语义信息的分类方法 89
5.4本章小结 98
第6章 带有伪相关反馈的贝叶斯网络的航空影像纹理分类方法 100
6.1控制与反馈 100
6.2相关反馈 102
6.3带有统计质量管理的伪相关反馈机制的分类方法 110
6.4带有Q型因子分析的伪相关反馈机制的分类方法 114
6.5本章小结 119
参考文献 120