BV-G结构与纹理分解模型的性质及其在卫星图像道路检测中的应用
Properties of BV-G structures + textures decomposition models. Application to road detection in satellite images
DGA/CEP（法国国防采办局/法国研究中心）；ETCA（法国技术与科学研究中心）；CMLA-ENS Cachan（卡尚高等师范学校数学与应用力学中心）
AI总结：
本文研究了BV-G结构-纹理分解模型的理论性质，证明其行为定理，并据此提出长细物体检测算法，应用于卫星图像道路网络检测。
摘要：
本文提出了关于第二作者提出的结构-纹理图像分解模型的一些理论结果。我们证明了一个定理，该定理给出了该模型在不同情况下的行为。最后，作为该定理的推论，我们推导出一种用于检测长而细物体的算法，并将其应用于航空或卫星图像中的道路网络检测。
英文摘要：
In this paper we present some theoretical results about a structures-textures image decomposition model which was proposed by the second author. We prove a theorem which gives the behavior of this model in different cases. Finally, as a consequence of the theorem we derive an algorithm for the detection of long and thin objects applied to a road networks detection application in aerial or satellite images.
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