PDE图像处理方法在遥感图像目标识别中的应用研究的中期报告本研究旨在探究PDE（偏微分方程）图像处理方法在遥感图像目标识别中的应用。已完成的工作包括文献综述和算法研究。一、文献综述通过对相关文献的调研，我们了解到，PDE图像处理方法在遥感图像目标识别中已经有一定的应用。其中，最常用的是基于PDE的边缘检测算法和图像分割算法。这些算法利用了PDE的微分性质，在图像中寻找一些特定的特征，从而达到不同的目的。在边缘检测方面，Canny算法、Marr-Hildreth算法、LoG（拉普拉斯高斯）算法等都是基于PDE的边缘检测方法。这些算法主要是通过对图像进行滤波来突出边缘，使其更容易被检测到。经过实验验证，这些算法在提取边缘方面均取得了很好的效果。在图像分割方面，常用的基于PDE的算法有各向同性扩散滤波算法（简称AD算法）、水平集等。这些算法将图像分割为多个区域，把同一区域内的像素看作一个单元，在每个单元内进行相同的操作。这些算法主要是通过对图像进行不断的迭代，使得每个单元内像素的差异最小，从而实现图像的自动分割。二、算法研究在我们的研究中，我们主要选择了市面上比较常见的PDE算法进行实验和比较。首先，我们选择了Canny算法和Marr-Hildreth算法进行边缘检测，对两个算法的边缘检测效果进行了可视化的比对。结果显示，Canny算法在噪声较小的情况下效果较好，而Marr-Hildreth算法在噪声较大的情况下更加鲁棒。其次，我们选择了各向同性扩散滤波算法（AD算法）进行图像分割，在Lena、Mandrill、Barbara等多种不同类型的图像上进行了实验，并和基于传统阈值分割的算法进行了对比。结果显示，在噪声较小的情况下，AD算法的分割效果比传统阈值分割算法更加准确。三、总结综上所述，PDE图像处理方法在遥感图像目标识别中具有较为广泛的应用前景。在边缘检测与图像分割两个方面，基于PDE的算法均取得了优异的效果。以后研究中，我们将进一步考虑更加复杂的遥感图像识别任务，并探究分阶段、多任务学习等更加细致深入的算法方案。