基於黎曼流形最佳化的圖像空時譜融合研究

《基於黎曼流形最佳化的圖像空時譜融合研究》是依託上海交通大學，由潘漢擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於黎曼流形最佳化的圖像空時譜融合研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：潘漢
• 依託單位：上海交通大學

項目摘要

圖像空時譜融合在對地觀測、目標偵察等方面有重大的任務需求。由於現實環境中存在的複雜變化場景、多源圖像數據高維和非線性等問題，使得設計快速而穩健的聯合圖像配準和融合算法變得困難。本項目針對圖像空時譜高階相關性、圖像配準誤差、空時譜稀疏補共性表征等問題，基於黎曼流形收縮等機制，重點研究基於Grassmann流形最佳化和結構張量變分正則化的圖像空時譜融合，發展基於oblique流形最佳化和稀疏補分析的聯合圖像配準和融合方法，提出基於Grassmann流形最佳化和核稀疏表示的聯合圖像配準和融合方法，揭示圖像空時譜融合的內在機理，建立複雜變化場景下聯合圖像配準和融合一體化算法，為對地觀測、目標偵察提供新的理論與方法。

結題摘要

本項目針對關鍵科學問題“基於黎曼流形最佳化的圖像空時譜融合”，基於黎曼流形最佳化理論，採用指數映射與收縮等機制，基於圖像稀疏表示框架、非局部自相似等框架，考慮全變分、Contourlet變換、L0全變分、低秩等正則化方法，提出了5種算法。因此，本項目主要研究進展有：（1）基於黎曼流形間接正則化的多源多波段圖像融合方法；（2）基於Hessian 全變分和Contourlet變換的多正則化圖像融合方法；（3）基於Grassmann流形最佳化的圖像去混合噪聲方法；（4）基於L0稀疏梯度與黎曼流形表示的多源多波段融合方法；（5）基於稀疏化學習與子空間跟蹤的多源多波段圖像融合方法。 本項目共發表論文10篇（第一作者SCI收錄論文4篇，中文核心1篇，EI收錄會議論文2篇）。本項目申請國家發明專利7項，登記軟體著作權2項。其中，授權發明專利2項。此外，本項目在國際著名出版社Springer Nature上出版了英文學術專著1本。在此基礎上，本項目總結當前黎曼流形最佳化理論的國際前沿，完成並出版中文專著1本。這些工作進一步推動了我國非合作目標的融合與跟蹤理論的研究。 相關技術成果已部分套用於空間柔性操控臂的多源信息處理系統，以及星載多源圖像處理系統的研發，取得了較好的社會經濟效益。此外，項目負責人於2018年獲省部級一等獎1項。