特征空间耦合数据场模型的不确定性边缘检测新算法

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    41001250
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    18.0万
  • 负责人：
    孙根云
  • 依托单位：
    中国石油大学（华东）
  • 学科分类：
    D0113.遥感科学
  • 结题年份：
    2013
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

数据场理论模拟物理学中场论的思想，在刻画数据的空间分布规律方面具有独.特的优势。根据这一优势，我们提出了基于数据场理论的边缘检测和图像去噪算法，取得了.很好的效果。.基于以上工作基础，本项目将新算法拓展到遥感图像，并针对遥感图像波段数多，噪声和混合像元带来的不确定性突出的特点，提出以下研究目标：（1）建立特征空间和数据场空间的映射关系，形成数据场参数化方案，描述遥感数据的空间分布规律；（2）依据遥感数据的空间分布规律，利用数据场相关概念，研究并度量边缘、噪声以及混合像元的特征，消除不确定性并提取边缘。本项目以特征空间为出发点，通过耦合数据场模型，分析遥感数据的空间分布特征提取边缘，能够充分利用地物的光谱信息，有利于遥感图像的后续处理。.本项目将突破遥感图像边缘检测算法研究多是停留在拓展普通算法的现状。有助于从遥.感自身特有的角度理解边缘检测问题，促进边缘检测研究的发展。

结项摘要

多光谱甚至高光谱遥感图像不同的波段之间既存在相关性，又存在互补性，同时随着混合像元和噪声等的影响，使得多光谱遥感图像的边缘检测成为遥感图像处理研究中的一个难点。本项目以数据场理论为基础，在总结前期研究成果的基础上，研究了一种新的多光谱遥感图像边缘检测算法。.按照项目计划书的研究内容，围绕项目拟解决的关键问题开展研究工作。主要研究内容包含以下几个方面： （1）特征空间和数据场空间的耦合. 对多光谱遥感图像的特征空间进行了研究。研究了数据场理论在表达特征空间规律时面临的问题，提出了一套适合描述特征空间的数据理论模型。并对数据场理论的参数优化等问题进行了研究。.（2）基于数据场理论的边缘检测算法研究.研究了多光谱遥感图像边缘点在特征空间呈现的规律，将数据场理论和特征空间理论进行耦合，提出了基于数据场理论的多光谱边缘检测新算法。.（3）基于数据场理论的端元提取算法研究.混合像元是多光谱和高光谱遥感图像处理和应用面临的一个难点问题。研究了混合像元在特征空间的特点，结合数据场理论，提出了基于数据场理论的端元提取算法，为混合像元的分解奠定基础。.（4）基于数据场理论的噪声去除算法研究 研究了彩色图像的噪声特点，基于数据场理论，提出了针对彩色图像和多光谱图像的噪声去除算法。（5）边缘检测算法的应用. 将提出的边缘检测算法用于海表温度锋线提取的应用中，对海表温度锋线的年际变化和季节变化进行了分析，取得了较好的效果。.项目提出的数据场理论方法能够直接应用到特征空间，充分利用多光谱图像的信息，对于促进多光谱和高光谱遥感图像的处理和应用，有重要的科学意义和应用价值。

项目成果

期刊论文数量（9）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（3）
专利数量（1）
遥感图像边缘检测的不确定性及其处理方法探讨
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2010
  • 期刊：
    遥感信息
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    孙根云;黄丙湖;朝旭军
  • 通讯作者：
    朝旭军
L波段土壤等效温度与热红外温度的差异分析及模型构建
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    太阳能学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    马红章;刘素美;柳钦火;闻建光;王合顺
  • 通讯作者：
    王合顺
基于数据场模型的多光谱图像边缘检测
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    东南大学学报(自然科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    孙根云;张爱竹;王振杰
  • 通讯作者：
    王振杰
A Gravitational Edge Detection for Multispectral Images
多光谱图像的重力边缘检测
  • DOI：
    10.11591/telkomnika.v11i7.2808
  • 发表时间：
    2013-07
  • 期刊：
    TELKOMNIKA
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Genyun Sun;Wang Zhenjie
  • 通讯作者：
    Wang Zhenjie
Effects of Therma-Infrared Emissivity Directionality on Surface Broadband Emissivity and Longwave Net Radiation Estimation
热红外发射率方向性对表面宽带发射率和长波净辐射估计的影响
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
  • 影响因子：
    4.8
  • 作者：
    Cheng jie;Shunlin Liang
  • 通讯作者：
    Shunlin Liang

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其他文献

多尺度超像素分割和奇异谱分析的高光谱影像分类
  • DOI：
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  • 发表时间：
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  • 通讯作者：
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    孙超
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
    韩李涛
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    --
  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张爱竹;孙根云;王振杰;麻德明
  • 通讯作者：
    麻德明

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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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