高分辨率遥感图像频域特征提取与图像分割研究的开题报告.docx

高分辨率遥感图像频域特征提取与图像分割研究的开题报告开题报告一、选题背景随着高分辨率遥感技术的快速发展，获取的遥感图像数据量不断增加，而传统的遥感图像处理方法已经不能满足这些海量数据的处理需求。因此，利用计算机技术对高分辨率遥感图像进行自动化处理已经成为了研究热点之一。其中，基于频域特征提取的遥感图像分割技术是一项重要的研究方向。二、选题意义高分辨率遥感图像频域特征提取与图像分割技术可广泛应用于农业、城市规划、交通运输、生态环境等领域。通过遥感图像的分割及分析，可以提高遥感影像数据的利用效率，并提升地理信息应用服务的水平。此外，该技术的研究还可以推动计算机视觉领域的发展。三、研究内容1. 高分辨率遥感图像的预处理，包括图像去噪和增强等；2. 根据图像特点，选择合适的频域特征提取方法，提取对图像分割有用的频域信息；3. 基于部分聚类算法对提取到的频域特征进行聚类，得到子空间并进行目标提取；4. 针对提取到的目标，采用合适的图像分割算法，完成对目标的精确分割；5. 对实验结果进行分析，验证该方法的有效性与优越性，并与其他常用算法进行比较。四、研究方法1. 系统地研究相关文献；2. 分析高分辨率遥感图像的特点，选择合适的预处理方法；3. 对高分辨率遥感图像进行频域分析，提取有用特征；4. 基于小波分析和部分聚类算法，完成目标提取；5. 选用合适的图像分割算法，对目标进行精确分割；6. 实验验证并进行结果分析。五、预期成果1. 实现高分辨率遥感图像的自动分割处理；2. 确定适用于高分辨率遥感图像的频域特征提取方法；3. 分析该方法在实际应用中的优越性并与其他算法进行比较。六、研究难点1. 大量的图像数据量需要处理；2. 选择基于频域特征提取的图像分割方法；3. 目标提取算法的精度如何提高。七、研究时间安排1. 文献调研和研究方法的确定，预计完成时间：2周；2. 高分辨率遥感图像的预处理和频域特征提取，预计完成时间：4周；3. 目标提取算法研究，预计完成时间：3周；4. 图像分割算法的研究，预计完成时间：3周；5. 结果验证与分析，预计时间：2周。八、参考文献1. Zhang, Y., Huang, B., & Ni, G. (2019). A New Method for Land Cover Classification Using High-Resolution Remote Sensing Image Based on Deep Learning. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 12(5), 1351-1362.2. Chen, Y., Gong, W., Li, X., & Zhang, L. (2020). High-Resolution Remote Sensing Image Segmentation Based on Deep Convolutional Neural Network and Superpixel Method. IEEE Access, 8, 174665-174673.3. Li, Y., Li, M., Li, Y., Jiao, H., Zhang, H., & Sun, J. (2020). A novel algorithm for quick and accurate extraction of surface water from high-spatial-resolution remotely sensed images. International Journal of Remote Sensing, 41(11), 4376-4391.