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mumford-shah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jcas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：
p(f)=e^(-βe|f|)/z.
而就在这个时候，下面又有另外一个人举起手：
“常总，第一期jcas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，恰好在形式上与之完全一致……”
“而基于偏微分方程的图像处理方法，实质上正是在图像的连续数学模型上，假设图像遵循某一指定的偏微分方程发生变化，而pde的解就是希望得到的处理结果。”
“至于如何确定这一制定的偏微分方程形式……”
常浩南一边说，一边在“图像变化”和“偏微分方程”中间画了个箭头：
“一般来说，是将期望实现的图像变化与某种数学物理过程进行对比，例如将图像的平滑处理类比于杂质的扩散过程，当然，大多数处理方式都不会如此简单，这也正是我们当前阶段需要研究的问题。”
“就我目前的研究进度来说，只要能够走到这一步。”
他又在“偏微分方程”五个字上画了个圈：
“后面的数值求解过程，就几乎不是问题！”