基于表象和纹理的全天空极光图像分类的开题报告

基于表象和纹理的全天空极光图像分类的开题报告一、研究背景极光是一种自然现象，同时也是极地地区最具有观赏价值的景观之一。随着旅游业的发展和越来越多人的关注，极光图像的分类成为了一个热门的研究领域。传统的图像分类方法主要是基于像素的颜色、形状等特征进行分类，但是由于极光图像的复杂性，这种方法往往难以达到较高的分类准确率。因此，引入基于表象和纹理的特征提取方法，提高极光图像的分类准确率是非常必要和具有挑战性的。二、研究目的本研究旨在探索基于表象和纹理的全天空极光图像分类方法，利用图像的全局纹理信息和局部特征建立分类模型，提高极光图像的分类准确率。具体研究目标包括：1、分析极光图像的特点和特征；2、探索表象和纹理特征提取方法，实现对全天空极光图像的分类；3、构建全天空极光图像分类模型，测试分类准确率；4、比较常见的图像分类方法和本研究的分类算法，并进行性能评估。三、研究内容及方法本研究将涵盖以下内容和方法：1、极光图像的数据获取和预处理。利用卫星影像等数据源获取大量全天空极光图像，对图像进行预处理，包括去噪、去背景等操作，以便于后续特征提取与分类。2、基于表象和纹理的特征提取方法。比较常见的算法有LocalBinaryPattern（LBP）、Gaborfilter、Wavelettransform等，本研究将针对极光图像的特点进行算法的选择和改进。3、极光图像的分类模型建立。基于表象和纹理特征提取的结果，利用支持向量机、神经网络等机器学习算法，建立全天空极光图像分类模型。4、实验设计和结果分析。本研究将根据实验的设计和其结果，对所提出的方法进行详细的比较和分析，进一步探讨其优缺点和改进的方向。四、研究意义本研究的理论与实践意义主要包括：1、本研究将探索基于表象和纹理的方法，提高全天空极光图像的分类准确率，具有一定的理论研究价值。2、提高极光图像分类的准确率，有助于旅游业发展和科学研究的推进。3、研究过程中，实现了图像的预处理、特征提取和分类等多个环节的自动化处理，具有一定的工程应用价值。五、预期成果本研究预期的成果主要包括：1、针对极光图像的表象和纹理特征提取方法，提出一种有效的算法。2、基于所提出的特征提取方法，利用支持向量机、神经网络等算法，建立全天空极光图像分类模型。3、通过对多种图像分类方法的比较和评估，验证所提出方法的有效性。六、参考文献1、El-Gharbawy,A.etal.(2017).Videoanalysismethodsforauroraandairglowimaging.JAtmosSolTerrPhys,1–19.2、Jasin,N.A.M.etal.(2014).Classificationofauroralimagebasedoncolourfeatureextraction.InBookofAbstractsof2014IEEEConferenceonSystems,ProcessandControl(ICSIC),214–217.3、Yang,P.etal.(2013).ANewFeatureExtractionMethodforAutomaticallyClassifyingAuroralEmissions.JAtmosSolTerrPhys,101–106.4、Xu,J.etal.(2017).Classificationo