高分辨率极化SAR图像场景分割与标注算法研究

场景分割与标注是SAR图像解译和应用的关键环节之一。本项目通过对SAR遥感物理机制的深入研究，引入计算视觉前沿理论，基于条件随机场模型研究高分辨率极化SAR图像城区场景分割和标注：首先建立一个交互式快速图像标注算法和平台，在此基础上建成具有一定规模的典型目标样本库和场景标注库；随后从SAR遥感物理模型和图像视觉特征两方面着手，有针对性地研究典型城区地物目标的多尺度特征和特征之间关系；基于条件随机场模型有机地结合散射极化特征，纹理特征，几何形状特征以及空间位置上下文等约束关系，在图像过分割区域邻接图上建立可推广的场景分割和标注统一模型；最后研究快速有效的模型训练和标号推理方法，实现对输入SAR图像的自动场景分割与标注。本项目将为基于高分辨率极化SAR 图像的信息提取研究提供新的思路和可靠的理论、实验依据。