基于主動輪廓模型的遙感圖像目標提取研究的任務書

基于主動輪廓模型的遙感圖像目標提取研究的任務書一、任務背景與意義隨著遙感技術在各個領域的應用，遙感圖像的目標提取成為研究的熱點之一。目標提取是遙感圖像處理的關鍵技術之一，對于城市化管理、農(nóng)林業(yè)生產(chǎn)、環(huán)境監(jiān)測等各個領域均具有廣泛的應用，如土地利用、建筑物識別、行人檢測等。目前，遙感圖像目標提取主要應用基于機器學習的方法，如支持向量機、隨機森林等。但是，這些方法需要大量的標注數(shù)據(jù)和人工處理，且需要復雜的特征工程。為了解決這些問題，近年來，基于主動輪廓模型的遙感圖像目標提取方法逐漸受到重視。二、研究內(nèi)容與方向本文主要針對基于主動輪廓模型的遙感圖像目標提取進行研究，具體內(nèi)容包括以下方面：1.主動輪廓模型原理及改進方法研究主動輪廓模型是基于曲線演化的一種目標分割方法，其基本思想是通過曲線演化來尋找目標的邊緣。但是，傳統(tǒng)的主動輪廓模型存在著自身的局限性，例如如何自適應調(diào)整曲線演化參數(shù)、如何避免邊緣斷裂等方面的問題。因此，需要對主動輪廓模型進行改進研究，以提高其準確性和魯棒性。2.基于主動輪廓模型的遙感圖像目標提取算法設計在主動輪廓模型的基礎上，結合遙感圖像的特點，設計一種適用于遙感圖像的目標提取算法。具體來說，應考慮如何選擇合適的初始輪廓、如何自適應調(diào)整曲線演化參數(shù)、如何避免邊緣斷裂等問題。3.數(shù)據(jù)集構建和實驗分析為了驗證所設計算法的可行性和有效性，需要構建一個遙感圖像目標提取的數(shù)據(jù)集。選擇多個遙感圖像作為樣本，手動標注目標邊緣，然后進行實驗分析。將所設計的算法與傳統(tǒng)的基于機器學習的方法進行比較。三、研究方法與技術路線研究方法主要包括理論分析和實驗驗證。具體技術路線如下：1.文獻調(diào)研：對主動輪廓模型的理論和應用文獻進行深入細致的調(diào)研，了解其優(yōu)缺點，進行總結和分析。2.算法設計：基于主動輪廓模型，結合遙感圖像的特點，設計一個適用于遙感圖像目標提取的算法。3.數(shù)據(jù)準備：選取多個遙感圖像，手工標注目標邊緣，構建數(shù)據(jù)集。4.實驗分析：將所設計的算法與傳統(tǒng)的基于機器學習的方法進行比較，并進行實驗分析。重點考慮算法的準確性、效率和魯棒性等方面。5.成果總結：總結論文工作的成果、限制和潛在的應用方向，并對未來的研究方向進行展望。四、預期成果1.一篇高水平的論文：研究出一種新穎有效的基于主動輪廓模型的遙感圖像目標提取算法，撰寫一篇詳細的論文。2.一份遙感圖像目標提取數(shù)據(jù)集：手動標定多個遙感圖像目標的邊緣。3.具有應用價值的遙感圖像目標提取算法：通過實驗證明所設計的算法與傳統(tǒng)的基于機器學習的方法相比，具有更好的準確性、效率和魯棒性。五、時間安排本項目計劃從2022年三月開始，歷時八個月完成。初期將主要進行文獻調(diào)研和算法設計，期間不斷進行實驗優(yōu)化。在五到六月間，完成遙感圖像目標提取數(shù)據(jù)集的構建。七到八月，進行實驗分析