基于支持向量機(jī)的遙感圖像去噪與融合算法研究的開題報(bào)告

基于支持向量機(jī)的遙感圖像去噪與融合算法研究的開題報(bào)告一、研究背景與意義遙感圖像廣泛應(yīng)用于自然資源調(diào)查、城市規(guī)劃、災(zāi)害評(píng)估等多個(gè)方面。然而，由于遙感圖像受到采集條件、傳感器失調(diào)等因素的影響，圖像中常常存在著各種類型的噪聲，如椒鹽噪聲、高斯噪聲等。這些噪聲會(huì)對(duì)遙感圖像的質(zhì)量和應(yīng)用造成一定的影響。因此，如何對(duì)遙感圖像進(jìn)行高效、準(zhǔn)確的去噪處理一直是遙感圖像處理領(lǐng)域中受到廣泛關(guān)注的研究方向之一。遙感圖像融合是多源遙感數(shù)據(jù)集成和信息提取的關(guān)鍵技術(shù)，它可以有效地提高遙感圖像在信息提取、資源管理、決策支持等諸多方面的應(yīng)用。遙感圖像融合技術(shù)屬于多尺度綜合處理技術(shù)，通過將多感知器、多角度、多光譜、多時(shí)相影像進(jìn)行合成，生成新的高質(zhì)量圖像，使得目標(biāo)的特征和信息可以更好地被描述和提取，從而提高遙感圖像的定量分析和識(shí)別水平。本研究旨在利用支持向量機(jī)（SVM）的分類與回歸功能，結(jié)合不同類型的濾波器對(duì)遙感圖像進(jìn)行去噪處理，并運(yùn)用像素級(jí)融合算法將不同光譜信息融合，以期得到更為清晰、高保真的遙感圖像，進(jìn)而提高遙感圖像的應(yīng)用價(jià)值。二、研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線（一）研究?jī)?nèi)容：本研究的具體內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面：1、針對(duì)遙感圖像中的不同類型噪聲，分別采用基于SVM的中值濾波、高斯濾波、均值濾波等濾波器對(duì)其進(jìn)行去噪處理；2、基于像素級(jí)融合技術(shù)，將多光譜遙感圖像融合為一幅RGB遙感圖像；3、利用圖片質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，比較去噪前后遙感圖像質(zhì)量，并評(píng)估融合效果。（二）技術(shù)路線：本研究的技術(shù)路線如下：1、收集并預(yù)處理遙感圖像數(shù)據(jù)；2、研究支持向量機(jī)的分類與回歸方法，并采用不同濾波器進(jìn)行去噪處理；3、研究像素級(jí)融合技術(shù)，將多光譜遙感圖像融合為一幅RGB遙感圖像；4、基于不同的圖片質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)去噪前后和融合后的遙感圖像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)和對(duì)比分析；5、撰寫論文并進(jìn)行答辯。三、預(yù)期成果1、提出一種新的基于支持向量機(jī)的遙感圖像去噪算法，可以有效地濾除遙感圖像中的各種噪聲，降低圖像信息的復(fù)雜性；2、提出一種基于像素級(jí)融合技術(shù)的遙感圖像融合算法，可以將多種光譜信息融合為一幅RGB遙感圖像，提高遙感圖像的識(shí)別和分析能力；3、實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于Matlab的遙感圖像去噪與融合系統(tǒng)，并且通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，表明本算法能夠有效地去除噪聲，提高圖像的質(zhì)量和信息量；4、發(fā)表相關(guān)研究論文，在遙感圖像處理領(lǐng)域取得一定的學(xué)術(shù)成果。四、研究進(jìn)度安排第一年：1、研究支持向量機(jī)的基本理論和算法，并進(jìn)行相關(guān)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證；2、應(yīng)用支持向量機(jī)的分類與回歸方法，針對(duì)遙感圖像不同類型噪聲，設(shè)計(jì)相應(yīng)的去噪濾波器；3、收集并預(yù)處理遙感圖像數(shù)據(jù)，并利用所設(shè)計(jì)的去噪濾波器進(jìn)行去噪處理；4、對(duì)去噪前后遙感圖像進(jìn)行初步的比較分析，總結(jié)客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)。第二年：1、研究像素級(jí)融合技術(shù)，將多光譜遙感圖像融合為一幅RGB遙感圖像；2、利用像素級(jí)融合技術(shù)對(duì)不同光譜信息的遙感圖像進(jìn)行融合，并對(duì)融合后的遙感圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證；3、通過對(duì)比分析，評(píng)估融合效果，并進(jìn)行客觀的質(zhì)量評(píng)價(jià)。第三年：1、在實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)；2、撰寫研究論文，并向相關(guān)學(xué)術(shù)期刊投稿；3、準(zhǔn)備畢業(yè)論文答辯。綜上所述，本研究旨在利用支持向量機(jī)的分類與回歸方法，結(jié)合像素級(jí)融合技術(shù)