图像融合识别与导向过程的数学理论和方法

Image fusion, recognition and orientation, which is applied in remote sensing, military, medicine and other fields, is in line with the national needs. The project intends to study the mathematical theories and methods in image fusion, recognition and orientation, which is including:. 1. Due to fusion is based on registration, previously registration model is not suitable for specific fidelity geometric image registration, the project is ready to build new mathematical theories about of elastic registration variation model with some specific (rigidity, volume) restriction,which is from the image fusion of remote sensing and medical field..2. Creating a new level set geometry, multi-scale fidelity, curvature and spectral preserving fidelity model and a fractional Pansharping model to improve the spatial-spectral resolution of multi-source image fusion, under the framework of BV2 and BGV2; .3.Using some wavelet frame, PDE, and other mathematical and statistical theories to deal with parallel algorithms, convergence, error estimates and stability in the volatility and nonlinear case; .4. The project research pixel level, feature-level and decision-level image fusion optimal parallel algorithm in deep learning, for multi-mode, high-dimensional and large-scale image data. As a result, we could provide a strong theoretical support for the identification, prediction, interpretation of complete image information in remote sensing and real-time monitoring system.

图像融合、识别与导向过程在遥感、军事和医学等领域有很重要的应用，关于它的研究符合国家重大需求。本项目拟研究图像融合、识别与导向中的数学理论与方法. 主要内容有：.1. 因为配准是融合的基础，而以前的配准模型对特定的保几何特征的图像配准不适合，本项目拟建立新的遥感和医学等领域中特定(局部刚性、局部体积)约束保持的弹性配准变分模型的数学理论. .2. 建立BV2、BGV2框架下水平集形状与多尺度保真、曲率与光谱保持的新模型和分数阶Pansharping融合模型，提高多源融合图像空间、光谱分辨率. .3. 用小波、PDE及其它数学理论处理退化、非线性情形下, 算法的收敛、误差估计、稳定性. .4. 针对实际问题中多模态高维大规模图像, 研究深度学习体系下像素、特征和决策级图像融合识别最优并行算法, 为建立针对遥感领域完整的图像信息的识别、预测、解译及实时监测系统提供强有力的理论支撑.

图像融合、识别与导向过程在遥感、军事和医学等领域有很重要的应用，本项目研究图像融合、识别与导向中的数学理论与方法，主要内容有：1.子课题一：非线性偏微分方程理论研究及在图像处理中的应用；2.子课题二：医学图像处理（分割、配准、识别、融合）的数学理论与方法；3.子课题三：多/高光谱图像融合识别的数学理论与算法；4.子课题四：模式识别与特征提取和分析。.图像弹性配准和融合导向的建模过程中既要充分参考一些物理运动规律，也要考虑模型的本身特性和建模的目的，这导致图像弹性配准和融合导向中的非线性偏微分方程具有和以往的物理定律中推导的偏微分方程不同的特性，我们对这些方程进行严格的分析和证明。基于偏微分方程，本项目提出图像去噪、分割、平滑和配准等模型。.在肝静脉树分离、精准射频消融肝癌手术、甲状腺结节自动分割、下腔静脉分割等医学图像处理问题展开研究，提出精准射频消融肝癌手术的数学理论和方法以及复杂背景医学图像目标检测与识别方法。.遥感图像处理是本项目的重要应用之一，提出空-谱特征保持的多/高光谱图像融合与超分辨增强方法，遥感图象精细分类、检测分割模型与识别方法，遥感大数据的高效并行处理算法。.本项目的专著、论文和知识产权成果、科技与比赛奖励、举办国际会议和学术研讨会以及人才培养等各项任务指标均超额完成。.项目相关成果作为中国地质调查局南京地质调查中心、紫金矿业集团股份有限公司、南京宝光检测技术公司等单位研制的多款仪器配套软件系统及行业应用服务软件，进行了成功推广和批量销售，有效提升了相关产品的市场竞争力，并与中国地质调查局自然资源航空物探遥感中心、江苏省地质勘查技术院、中国空间技术研究院等相关行业应用单位合作，相关成果在遥感地质勘探、环境监测、军事侦察等领域得到前期应用。

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