基于偏微分方程的SAR图像分割方法研究

为了更加准确有效提取SAR图像中地物目标信息，迫切需要开展新的SAR图像分割方法研究。本项目旨在解决适用于SAR图像的偏微分方程分割方法关键理论及算法问题。研究从分析SAR图像特征入手，建立适用于SAR图像特征的能量泛函模型，通过研究各类特征对分割算法的影响，提出可变参数水平集分割方法。重点研究多区域SAR图像的分割问题，明确复杂连通多区域概念，建立更加精确描述多区域的数学模型，提出SAR图像多区域分割水平集算法，达到快速高精度分割的要求。深入研究极化特征的描述与应用，通过极化分解建立描述极化信息的能量泛函模型，进一步提出极化SAR图像分割的水平集方法。开展本项目研究工作，可以发展和完善偏微分方程图像处理理论与算法，同时可以为SAR图像分割问题提供更加有效的解决方法，具有重要的理论价值和良好的应用前景。