貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在影像解譯中的應(yīng)用

第1章　緒論
　1.1　引言
　1.2　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的研究與應(yīng)用現(xiàn)狀
　1.3　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在影像解譯中的應(yīng)用
第2章　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的基本原理
　2.1　貝葉斯學習基礎(chǔ)
　2.2　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的基本概念
　2.3　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的學習
　2.4　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理
　2.5　動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
　2.6　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與其他算法的關(guān)系
　2.7　本章小結(jié)
第3章　基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的特征選擇
　3.1　影像特征選擇方法概述
　3.2　影像紋理特征的描述與提取
　3.3　算法流程
　3.4　實驗與分析
　3.5　本章小結(jié)
第4章　基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的航空影像紋理分類
　4.1　簡單貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的分類方法
　4.2　多級貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的分類方法
　4.3　帶有隱藏節(jié)點的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的分類方法
　4.4　樹型貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的分類方法
　4.5　本章小結(jié)
第5章　引入圖像語義信息的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的航空影像紋理分類方法
　5.1　圖像語義信息
　5.2　引人后驗概率的簡單語義信息的分類方法
　5.3　引入圖像分割的簡單語義信息的分類方法
　5.4　本章小結(jié)
第6章　帶有偽相關(guān)反饋的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的航空影像紋理分類方法
　6.1　控制與反饋
　6.2　相關(guān)反饋
　6.3　帶有統(tǒng)計質(zhì)量管理的偽相關(guān)反饋機制的分類方法
　6.4　帶有Q型因子分析的偽相關(guān)反饋機制的分類方法
　6.5　本章小結(jié)
參考文獻