基于Shearlet变换域多尺度统计处理的SAR图像结构化信息提取和多时相变化检测

负责人:孙强

依托单位:西安理工大学

批准年份:2010

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项目简介
项目名称
基于Shearlet变换域多尺度统计处理的SAR图像结构化信息提取和多时相变化检测
项目批准号
61001140
学科分类
F010408 信息科学部 _电子学与信息系统 _通信网络 _传感网络监测与定位
资助类型
信息科学
负责人
孙强
依托单位
西安理工大学
批准年份
2010
起止时间
201101-201312
批准金额
19.00万元
摘要
Shearlet变换作为一种新型的图像多尺度几何分析工具,能够对图像中的奇异性信息进行更加准确有效的表示,特别是能够对具有结构化特征的地物目标的奇异性信息进行自适应的最优稀疏表示,因此适合于解决SAR图像结构化信息的提取和面向城市扩展变化监测的多时相变化检测问题。本项目主要研究Shearlet域系数的统计建模和处理以及它们在SAR图像结构化信息提取与多时相变化检测中的应用。在理论上,一方面将建立描述系数之间统计相关性的Shearlet域统计模型,另一方面将针对不同的应用提出相应的Shearlet域系数统计处理方法。在应用上,结构化信息提取方向主要研究如何通过Shearlet域系数统计建模和处理完成SAR图像的边缘检测以及道路网、机场跑道、居民地的检测与提取任务,而变化检测方向主要研究如何利用多时相SAR图像对Shearlet域系数进行处理来解决城市扩展变化的监测和分析问题。
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