基于馬爾可夫隨機場的遙感圖像變化檢測關(guān)鍵技術(shù)研究的開題報告

基于馬爾可夫隨機場的遙感圖像變化檢測關(guān)鍵技術(shù)研究的開題報告一、研究背景與研究意義隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，遙感圖像變化檢測成為遙感圖像處理領(lǐng)域中一個重要的研究方向，具有廣泛的應用價值。遙感圖像變化檢測主要是通過比較兩幅或多幅遙感圖像之間的差異，識別出圖像中出現(xiàn)的新的物體、新的結(jié)構(gòu)和新的區(qū)域。目前，遙感圖像變化檢測主要分為兩類方法：基于像素的方法和基于目標的方法?；谙袼氐姆椒ㄖ饕峭ㄟ^比較圖像中每個像素的差異來判斷是否發(fā)生了變化。這種方法的主要缺點是對遙感圖像的差異比較敏感，但是對于像水體這樣的大面積變化區(qū)域的檢測效果不佳?；谀繕说姆椒▌t是先對圖像進行分割，然后再比較分割后得到的各個目標之間的差異。這種方法主要依賴于圖像分割的質(zhì)量，但在大面積變化區(qū)域檢測方面表現(xiàn)更好。本研究主要致力于基于馬爾可夫隨機場的遙感圖像變化檢測關(guān)鍵技術(shù)研究，旨在通過改進和優(yōu)化算法來提高遙感圖像變化檢測的準確性和穩(wěn)定性，以滿足實際應用需求。二、研究內(nèi)容和研究方法1.研究內(nèi)容本研究的主要內(nèi)容包括以下幾個方面：(1)馬爾可夫隨機場及其在遙感圖像變化檢測中的應用(2)馬爾可夫網(wǎng)格模型的構(gòu)建及其在遙感圖像變化檢測中的應用(3)基于馬爾可夫網(wǎng)格模型的遙感圖像變化檢測算法研究(4)實驗驗證與結(jié)果分析2.研究方法本研究的研究方法主要包括以下幾個步驟：(1)閱讀文獻，深入了解馬爾可夫隨機場及其在遙感圖像中的應用，對各種算法進行分析和比較，確定研究方向和關(guān)鍵問題。(2)構(gòu)建馬爾可夫網(wǎng)格模型，考慮圖像像素之間的依賴性，確定每個像素的狀態(tài)空間和轉(zhuǎn)移概率矩陣。(3)基于構(gòu)建的馬爾可夫網(wǎng)格模型，設計并實現(xiàn)遙感圖像變化檢測算法，進行實驗驗證和優(yōu)化。(4)實驗結(jié)果分析和總結(jié)。三、研究進度計劃本研究的進度計劃分為以下幾個階段：第一階段（1個月）：對馬爾可夫隨機場及其在遙感圖像中的應用進行文獻調(diào)研和分析，確定研究重點和方向。第二階段（2個月）：構(gòu)建馬爾可夫網(wǎng)格模型，考慮圖像像素之間的依賴性，確定每個像素的狀態(tài)空間和轉(zhuǎn)移概率矩陣。第三階段（3個月）：基于構(gòu)建的馬爾可夫網(wǎng)格模型，設計并實現(xiàn)遙感圖像變化檢測算法，進行實驗驗證和優(yōu)化。第四階段（1個月）：實驗結(jié)果分析和總結(jié)，并撰寫研究報告。四、參考文獻[1]F.He,B.Huang,C.Ye,C.Sun.Changedetectioninremotesensingimagesbasedonafullyconvolutionalnetwork.RemoteSensing,2018,10(4):554.[2]K.JafariKojour,A.Safari,A.R.Amini,H.Ghassemian.ChangedetectionofSARimagesbasedonafeatureextractionalgorithmandtheMarkovrandomfieldmodel.ImageandVisionComputing,2013,31(3):255-266.[3]M.A.V.Borges,P.R.M.DeOliveira,J.J.DeV.Rodrigues.Markoviansegmentationappliedtochangedetectioninhigh-resolutionmultispectralimages.ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing,2005,60(1):29-32.[4]Y.Chen,X.Wang,J.Li,Z.Chen,S.Tang.AhierarchicalMarkovmodelforunsupervisedmultispectralimagesegmentationandchangedetection.ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing,2015,104:31-43.[5]Z.Li,J.Shen,Y.Wang,Q.Zhang,M.S.Brown.UnsupervisedchangedetectioninsatelliteimagesusingPCAandopt