“高分辨率SAR图像目标认知模型及高效算法研究”项目自2014年1月启动,2018年底完成工作,由中国科学院空天信息研究院(原光电院)牵头,联合中国科学技术大学、复旦大学共同承担。项目实现了多类目标的高精度仿真以及复杂大场景SAR图像高效仿真,形成了相应的软件;提出了高分辨率成像、小入射角特征分析、多角度特征增强、建筑目标特征提取、目标稀疏特征高效表达、目标运动参数提取、目标图像级分辨率评估等SAR典型特征分析与精确获取方法,提升了SAR目标特征提取的多样性;实现了复杂场景近岸舰船检测、复杂三维目标的几何参数估计和结构重建,将深度学习应用于SAR图像中车辆目标分类识别、建筑目标检测、地物目标分类、道路网提取,提升了认知解译精度。
项目工作的顺利完成,对于提升实验室在遥感图像处理应用方面的基础理论水平、促进国家重点研发计划相关图像信息提取研究工作的开展具有重要推动作用。
验收会现场