《多尺度機率圖模型與SAR圖像分類的研究》是依託天津理工大學，由溫顯斌擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：多尺度機率圖模型與SAR圖像分類的研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：溫顯斌
- 依託單位：天津理工大學
- 批准號：60872064
- 申請代碼：F0113
- 負責人職稱：教授
- 研究期限：2009-01-01 至 2011-12-31
- 支持經費：25（萬元）
項目摘要
SAR圖像蘊藏著廣泛的套用前景，SAR圖像分類是眾多SAR圖像套用的基礎和前提。但斑點噪聲的存在使得直接對含噪SAR圖像的精確分類十分困難，為了提供大尺度含噪SAR圖像的快速、精確分類的新技術、新理論、新方法，本項目提出了圖模型的多尺度分析框架：多尺度Bayes網路和多尺度Bayes相關圖模型，針對不同參數的SAR圖像，研究構造SAR圖像的多尺度Bayes網路、多尺度Bayes相關圖模型的建模方法，包括結構學習、參數學習理論和推理方法、尺度遞歸的最佳化算法，進而研究大尺度含噪SAR圖像的快速分類新技術；考慮到實際SAR圖像數據信息的不完整性，進一步研究基於不安全數據的上述兩種模型的建模方法和分類方法。最後對各新模型、新算法的性能進行分析比較。
