基於變分法與紋理分解的SAR圖像分割與目標檢測研究

《基於變分法與紋理分解的SAR圖像分割與目標檢測研究》是依託哈爾濱工業大學，由吳勃英擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：基於變分法與紋理分解的SAR圖像分割與目標檢測研究
• 依託單位：哈爾濱工業大學
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：吳勃英

項目摘要

本項目旨在研究基於變分法與紋理分解的SAR圖像分割與目標檢測，主要內容包括：結合活動輪廓水平集技術、非局部運算元和SAR圖像的紋理、幾何拓撲等特徵信息，提出強相干斑噪聲的圖像分割模型、強紋理圖像的圖像分割模型、以及感興趣物體的無監督分割模型，利用分裂Bregman技術和Chambolle投影技術研究其高效快速算法；利用變分法和構造合適的紋理特徵函式空間，建立基於變分PDE的圖像分解模型和基於紋理信息的SAR圖像分割算法。通過本項目的研究，我們將得到一系列SAR圖像分割算法，發展變分偏微分方程在SAR圖像分割與分解中的套用。圖像分割在SAR圖像理解的過程中是非常重要的環節，而變分偏微分方程則是圖像處理的一種有效手段。因而，本項目的研究是對多學科交叉融合的促進，它即能解決SAR圖像分割中的很多問題，又能夠建立統一的理論框架，不僅具有很大的實用價值，而且具有重要的理論價值和科學意義。

結題摘要

本項目主要致力於研究基於變分法與PDE的SAR圖像恢復、分割與目標檢測，主要內容包括：基於變分和PDE的SAR圖像相干斑去噪模型，基於非線性擴散方程的SAR圖像相干斑去噪模型，變分模型和PDE模型相應的數學理論研究，SAR圖像感興趣物體檢測模型，SAR圖像分割快速算法。上述研究不僅可以利用數學理論解決SAR圖像的恢復、分割和目標檢測中的實際問題，亦可促進多學科交叉融合。