Aus dem Kontext eines Bildes lassen sich u.U. leichter eine Strasse, Waldraender, Felder, Wiesen, etc. erkennen, als dies mit einem Maximum Likelihood-Klassifikator moeglich waere. Ausgehend von einem Klassifikations-Algorithmus, der obige kontextabhaengige Information verwendet, werden in dem Artikel Methoden untersucht, die die Schaetzung der Verteilung der oben genannten Kontextabhaengigkeit ermoeglicht. Der Schaetzprozess kann bei Verwendung statistischer Kontext-Klassifikatoren sehr aufwendig werden. Deshalb wird zusaetzlich eine Methode untersucht, die das Schaetzen optimaler Algorithmus-Parameter noch vor Ausfuehrung erster Klassifikationen erlaubt. Das Schaetzmass erfolgt mittels Marginalien der relativen Frequenz-Funktion.


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    Title :

    Context distribution estimation for contextual classification of multispectral image data


    Additional title:

    Schaetzung der Kontextverteilung zur Kontext-Klassifikation von multispektralen Bilddaten


    Contributors:
    Tilton, Y.C. (author) / Swain, P.H. (author) / Vardeman, S.B. (author)


    Publication date :

    1980


    Size :

    9 Seiten, 3 Bilder, 6 Tabellen, 2 Quellen


    Type of media :

    Conference paper


    Type of material :

    Print


    Language :

    English




    Context distribution estimation for contextual classification of multispectral image data

    Tilton, J. C. / Swain, P. H. / Vardeman, S. B. | NTRS | 1980


    Contextual classification of multispectral image data

    Swain, P. H. / Vardeman, S. B. / Tilton, J. C. | NTRS | 1980




    Multispectral Image Classification Based on KLT and ATR

    Quintiliano, P. / Santa-Rosa, A. | British Library Online Contents | 2003