基于D-S证据理论的纹理图像分类方法

作     者：王海晖 卢炎生 Wang Haihui;Lu Yansheng

作者机构：华中科技大学计算机科学与技术学院 武汉工程大学计算机科学与工程学院湖北武汉430073 

出 版 物：《华中科技大学学报（自然科学版）》 (Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition))

年 卷 期：2006年第34卷第4期

页      面：49-51页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：湖北省自然科学基金资助项目(2005ABA232). 

主　　题：Dempster-Shafer证据理论 信息融合 纹理特征 图像分类 

摘      要：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.图像灰度均值特征和图像灰度共生矩阵的熵特征作为纹理图像的不同特征被提取,并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,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和可行的,分类结果要优于仅仅利用单个特征进行分类的结果,能极大地提高图像纹理的识别分类能力.