多尺度概率图模型与SAR图像分类的研究-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

位置：立项数据库 > 立项详情页

多尺度概率图模型与SAR图像分类的研究

项目名称：多尺度概率图模型与SAR图像分类的研究
项目类别：面上项目
批准号：60872064
申请代码：F010408
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2009-01-01-2011-12-31

项目负责人：温显斌
负责人职称：教授
依托单位：天津理工大学
批准年度：2008

中文摘要：

本项目研究重点之一是如何直接对含噪SAR图像建模与分类问题。针对不同参数的含噪SAR图像分别建立了多尺度Bayes网络和多尺度Bayes相关图模型；并在完全数据下，研究这两个模型的结构学习方法、参数学习方法、推断理论和算法；研究了基于模型和算法的SAR图像分类方法和评价方法。另一个重点研究问题是如何解决SAR图像数据量大对分类等理解带来的困难问题。研究了基于不完全数据下上述两种多尺度概率图模型结构学习和推断算法；并解决海量SAR图像处理速度和充分利用图像信息之间的矛盾。此外，还研究了一些与上述研究相关的基础或扩展问题，如图像的去噪、配准和识别等问题。研究小组按计划完成了规定的研究内容，达到了预期目标。

中文主题词：多尺度Bayesian网络；多尺度Bayes相关图模型；SAR图像分类。

结论摘要：

英文主题词Multiscale Bayes Model; Multiscale Bayes Correlation Graphical Model; SAR image Classification.

成果综合统计