基于高斯混合模型分類的SAR圖像檢索的開題報(bào)告

基于高斯混合模型分類的SAR圖像檢索的開題報(bào)告1.研究背景及意義合成孔徑雷達(dá)（SAR）在地球觀測和軍事偵察等領(lǐng)域中具有廣泛的應(yīng)用。由于其具有較強(qiáng)的穿透力和天氣無關(guān)性，因此可以獲取地表覆蓋信息和目標(biāo)散射特征。SAR圖像分類是SAR遙感應(yīng)用中的重要研究領(lǐng)域之一。圖像分類的目的是將SAR圖像中的像素點(diǎn)按照其覆蓋物或目標(biāo)屬性劃分到不同的類別中。傳統(tǒng)的SAR圖像分類方法主要基于像元分類和紋理特征分析，并且易受到干擾和分類誤差。因此，需要一種更加精確和靈活的分類方法來解決這些問題。高斯混合模型（GMM）是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的模型，能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行建模和分類。GMM以正態(tài)分布為基礎(chǔ)，利用最大似然估計(jì)來對數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。GMM分類在圖像分類、文本識別和語音識別等領(lǐng)域已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。然而，在SAR圖像分類中，GMM分類方法的研究尚不充分，需要對其進(jìn)行更深入的研究和探討。2.研究內(nèi)容及目標(biāo)本文旨在探討基于高斯混合模型分類的SAR圖像檢索方法。具體研究內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面：（1）通過對SAR圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提取出SAR圖像中的特征向量；（2）對提取的特征向量進(jìn)行GMM模型分析，并根據(jù)最大似然估計(jì)得到模型的參數(shù)；（3）將SAR圖像像素點(diǎn)按照其特征向量的分類結(jié)果劃分到不同的類別中；（4）對分類結(jié)果進(jìn)行評估和優(yōu)化，生成檢索結(jié)果。本文的研究目標(biāo)是建立一個(gè)精確、快速的基于高斯混合模型分類的SAR圖像檢索方法，為后續(xù)的SAR圖像自動(dòng)分類和識別提供理論和技術(shù)支持。同時(shí)，進(jìn)一步提高SAR圖像分類的準(zhǔn)確性和效率，推動(dòng)其在實(shí)際應(yīng)用中的發(fā)展。3.研究方法和技術(shù)路線本文將采用以下研究方法和技術(shù)路線：（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對采集的SAR圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行校正、去噪和特征提取等預(yù)處理工作，提取出SAR圖像的特征向量。（2）GMM建模：對SAR圖像數(shù)據(jù)的特征向量進(jìn)行GMM建模及相關(guān)參數(shù)估計(jì)，得到分類器模型。（3）分類和檢索：基于建立好的分類器模型，對SAR圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和檢索。（4）實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：通過對已有的SAR圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，比較不同方法所得到的分類結(jié)果。4.參考文獻(xiàn)[1]IngladaJ,MercierG,Batton-HubertM,etal.AnalysisoftheclassificationofveryhighspatialresolutionSARimagesofurbanareaswithGaussianMarkovrandomfieldsandcopulas[J].IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,2005,43(10):2292-2301.[2]ZhangJ,LiangR,XuW,etal.AutomaticrecognitionmethodofshipinSARimagebasedonGaussianmixturemodel[C]//2017InternationalConferenceonComputerScienceandArtificialIntelligence.AtlantisPress,2017:172-176.[3]XiaoH,ZhangL,ZhangJ,etal.SARimagesegmentationbasedonGaussianmixturemodelandregionalhomogeneity[J].JournalofSensors,2016,2016.[4]AndrewsA,MarinoA,SabatiniAM,etal.Acomparativestudyofunsupervisedclassificationmethodsforimprovingchangedetectioninsyntheticapertureradarimagery[J].InternationalJournalofRemoteSensing,2015,36(4):995-1005.[5]LiuW,LiuY,KongL.Anovelunsupervisedclassificationmethodforsarimagebasedonparticleswarmoptimizationandfuzzyc-meansa