Por:
R. H. Moreno-Durán
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Fecha:
2018
A pesar de que muchos investigadores han realizado numerosos trabajos sobre la consulta de imágenes mediante ejemplo y han obtenido grandes logros, poco se ha avanzado en la recuperación de imágenes por teledetección. Tanto la teoría como la aplicación de los sistemas son inmaduros. Ya que las imágenes por teledetección se caracterizan por un gran volumen de información, amplia cobertura, temas difusos y semántica abundante, los resultados de las investigaciones en imágenes naturales e imágenes médicas estos no pueden ser usados directamente en la recuperación de imágenes por teledetección. Incluso en una consulta perfecta de imágenes mediante ejemplo, los sistemas tienen muchas dificultades con la organización de información, almacenamiento y manejo, descripción de características y extracción, medición de similitudes, retroalimentación relevante, modo de servicio de red y diseño e implementación del sistema estructural. Este artículo propone un algoritmo de recuperación de imágenes por teledetección que combina la coocurrencia local de una red bayesiana de recuperación de imágenes con el promedio de potencia de la señal de alta frecuencia. Por las redes bayesianas, se establecen las relaciones de correspondencia entre imágenes y semántica, además de permitir la recuperación de imágenes de teledetección a través de la semántica. Mientras tanto, se desarrolló el módulo de región integrada para la recuperación repetitiva, lo que mejora efectivamente la precisión de la recuperación semántica.
![Imagen de apoyo de Fechas históricas y hechos curiosos, chistes, citas, agudezas, leyendas dignas de ser guardadas en la memoria / [Soledad Acosta de Samper]](/static/biblored/img/resource/type-book.d5ecb98a8a0e.svg)
