放大之后仍然是模糊一片。
因此，从一堆模模糊糊的混沌目标当中精确识别特定轮廓，就显得极为重要。
而识别轮廓的前提，是把轮廓形状从一片蓝色或是黑色的背景当中给分割出来。
如果海洋一号只是如字面上一样，是一颗常规的海洋资源卫星，那无法分割凹陷区域，也就是内角大于180°的区域倒也算不得什么大事。
但作为事实上的海洋监视验证星，这个问题却是完全无法接受的。
航空母舰很大，这不假。
但在民船行列里，并不缺少尺寸接近乃至超越航空母舰的巨无霸。
而航空母舰最大的最大特征——全通甲板，在卫星观测视角看来，也和部分民用运输船只广阔的前甲板类似。
甚至堆满了集装箱之后的集装箱船，也很容易被误判。
这样一来，容易被利用起来的特征就只剩下两个。
首先偏向一侧的舰岛。
除了航母和两栖攻击舰这类有载机需求的军舰以外，再没有其它船只会使用这种奇葩的设计。
民船都会把驾驶室设置在尽可能贴近船体前或后端的位置。
但问题在于，舰岛确实有点太小了。
尤其是核动力航母由于无需烟道，更是可以把舰岛做的很小且很靠后。
而且还和甲板部分高度重合。
无论是雷达、可见光还是红外光，在分辨率不足的情况下都很难辨识出来。
相比之下另一个特征，也就是斜角甲板和起飞甲板所组合出的不规则船体轮廓，就比较友好了。
民船出于容积率的考虑，不可能设计这种支楞巴翘的外形出来。
甚至连不设置斜角甲板的中小型航母，以及两栖攻击舰都可以在一定程度上被排除。
而且更重要的是，300米长、40米宽的轮廓，对于目前的卫星分辨率来说，还是勉强能够分割出来的。
所以，才必须要解决凹陷区域识别率的问题。
否则直接给你把斜角甲板那一块分割成圆润的弧线，那就和一艘油轮差不多，一点特征都不剩了。
“林总说的不错。”
常浩南信步来到黑板旁边：
“传统的几种活动轮廓模型，很难直接被应用在我们海洋一号的图像识别算法当中。”
“不过我之前在写一篇论文的时候，曾经无意中看到过一种思路，就是利用变分水平集方法改进活动轮廓模型。”
“到目前为止，这种思路的主要产物是几何活动轮廓模型，以及更进一步，利用umford-hah泛函对变分水平集方法进行分段所开发出的测地活动轮廓模型。”
“当然，由于水平集方法在过去一直存在不守恒问题，因此这两种方法在面对曲线拓扑结构变化时的适应性仍然有限。”
“不过，如果你们看过我之前发表在第一期上的那篇文章，就会知道我已经从理论层面上解决了这一问题……”
说完之后，常浩南在黑板上写下了第一个方程：
()=e^(-β||)/.
而就在这个时候，下面又有另外一个人举起手：
“常总，第一期上的大部分文字我倒是都看过，但如果没记错的话，您发表的那篇文章好像是用来进行多相流模拟的？”
“是的。”
常浩南此时也恰好写完方程，于是转过头回答道：
“但数学原理层面的东西，万变不离其宗。”
“多相流模拟的难点，也是在于其相界面的拓扑结构高度不确定，因此需要将运动界面描述为随时间变化的水平集。”
“因此，这种方法可以在几乎无需改动的情况下，被应用在偏微分方程的曲线演化当中”
说完之后，他重新指向黑板：
“这是统计力学当中，吉布斯公式所对应的贝叶斯形式，而我刚刚所提到过的变分方法，恰好在形
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