基于Brushlet的图像方向纹理分析

多尺度几何分析是多分辨分析发展的前沿和主线。本项目旨在研究其工具之一的Brushlet变换的理论模型和算法框架，并以此为基础建立相应的图像方向纹理分析框架，实现系数建模、纹理分析和特征提取的多分辨算法。基于这一框架，并以SAR图像为主，将Brushlet变换与贝叶斯模型，隐马尔可夫模型相结合，设计新的图像方向纹理分割算法和图像融合算法。与小波等多分辨工具相比，Brushlet变换更适合高维数据处理，对方向纹理信息有较好的捕捉能力。前期工作表明：对于含有相干斑噪声和丰富纹理的SAR图像，基于Brushlet的分割和融合更为有效，物理意义更明显。