基于统计模型的SAR图像目标检测和轮廓提取研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61102138
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    25.0万
  • 负责人：
    周鑫
  • 依托单位：
    南京航空航天大学
  • 学科分类：
    F0113.信息获取与处理
  • 结题年份：
    2014
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2014-12-31

项目摘要

SAR图像解译技术在军事和民用领域有着广泛的需求，而目标检测和轮廓提取作为SAR图像解译的重要基础步骤一直是研究的热点。本项目从SAR图像数据的统计特性出发，以陆地杂波中的金属目标自动检测和轮廓提取为对象展开研究。本项目将在对各种SAR图像统计模型深入研究的基础上，建立新型的混合统计模型。该混合模型可以给出SAR图像区域中的杂波与目标的各自所占比例以及各自统计分布的参数值，解决了自动获取目标统计模型的难题。基于该混合模型，展开由粗到精的目标区域快速定位研究和GLRT目标检测方法研究，全面提升目标检测的精度和速度。探索目标和杂波的统计特性在轮廓提取中的作用，对传统的snake方法进行改进，使之能有效地运用到SAR图像目标轮廓提取中。本项目的研究成果必将推动SAR图像统计建模、目标检测和轮廓提取以及自动目标识别等研究的发展，进一步提升我国在SAR图像解译领域的科研水平和实际应用水平。

结项摘要

SAR图像解译技术在军事和民用领域有着广泛的需求，而目标检测和轮廓提取作为SAR图像解译的重要基础步骤一直是研究的热点。本项目从SAR图像数据的统计特性出发，以陆地杂波中的金属目标自动检测和轮廓提取为对象展开研究。本项目所取得的主要成果有：（1）对各种常用的SAR图像数据统计模型进行深入研究，发现K分布和Lognormal分布分别适合描述SAR图像数据中的陆地杂波和金属目标。（2）基于K分布与Lognormal分布，提出了K-Lognormal混合模型，并且基于EM算法给出了最大似然意义下的K-Lognormal混合模型的参数估计方法。该混合模型可以给出SAR图像区域中的杂波与目标的各自分量以及各自统计分布的参数值，解决了自动获取目标统计模型的难题。（3）基于混合模型提出由粗到精的目标区域快速定位方法和广义似然比(GLRT)目标检测算法，性能上全面优于现有的方法。（4）结合SAR图像特点，对活动轮廓模型进行改造，分别基于向量场卷积模型与区域竞争模型进行结合的思路和基于分割后图像具有最大对比度的思路，提出了两种适用于SAR图像的目标轮廓提取方法。（5）对活动轮廓模型初始轮廓的设置进行了研究，提出了适用于SAR图像目标轮廓提取的初始轮廓自动选取方法，进一步提升了SAR图像目标轮廓提取的性能。

项目成果

期刊论文数量（14）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（3）
专利数量（0）
多通道视频目标自动跟踪系统设计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    测控技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    周鑫;钱秋朦;王从庆;袁锁中
  • 通讯作者：
    袁锁中
一种基于分数阶次微积分模板的新型边缘检测方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    自动化学报/acta Automatica Sinica
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    何春;叶永强;姜斌;周鑫
  • 通讯作者：
    周鑫
基于EM算法的G0分布参数最大似然估计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    电子学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    周鑫
  • 通讯作者：
    周鑫
基于ARM嵌入式图像处理平台的太阳跟踪系统
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    现代电子技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈丽娟;周鑫
  • 通讯作者：
    周鑫
Noncausal fractional directional differentiator and blind deconvoluation: motion blur estimation
非因果分数方向微分器和盲解卷积：运动模糊估计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Multimedia Tools and Applications
  • 影响因子：
    3.6
  • 作者：
    Xiang Pan;Yongqiang Ye;Jianhong Wang;Xudong Gao;Xin Zhou
  • 通讯作者：
    Xin Zhou

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其他文献

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基于推力反馈的自适应循环发动机多变量控制
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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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