基于局部特征和粒子滤波的云成像仪图像预测的开题报告

基于局部特征和粒子滤波的云成像仪图像预测的开题报告一、选题背景和意义云成像仪（CIM）是一种用于监测天空云层情况的仪器，采用计算机视觉技术进行分析和处理，可以提供云的类型、高度、遮蔽度等信息。然而，由于气象条件和云的运动不稳定性，CIM图像往往存在不连续和缺失的现象。因此，如何从CIM图像中提取准确的云信息，可以为气象学、空气质量监测和卫星云遥感等领域提供有用的信息。本课题旨在利用局部特征和粒子滤波算法，对CIM图像进行预测和修复。二、研究内容和方法1.局部特征提取由于云的形状和纹理较为复杂，因此传统的局部特征描述符如SIFT、SURF等方法难以对云进行准确地描述。我们将采用基于深度学习的卷积神经网络（CNN）来提取CIM图像中的局部特征，其中训练数据集包括多个CIM图像，以及对应的云高度、遮蔽度等信息。从而通过CNN特征提取器得到每个CIM图像的局部特征。2.粒子滤波算法预测基于局部特征，我们利用粒子滤波算法对CIM图像进行预测。粒子滤波算法是一种非参数贝叶斯滤波方法，通过一组粒子对状态进行估计，并更新粒子权重以达到精确估计。我们将把CIM图像看作一个状态序列，通过局部特征对当前状态进行预测，并利用粒子滤波算法修复图像中的缺失部分。三、预期成果及应用价值本课题主要研究基于局部特征和粒子滤波的云成像仪图像预测方法，并实现一个完整的CIM图像修复系统。我们希望通过实现该系统，从而实现对CIM图像中云信息的准确提取和修复。相关技术的应用可用于天气预测、空气污染监测、气象科学研究等方面。四、研究难点1.如何设计有效的局部特征提取方法，以准确地描述CIM图像中的云信息。2.如何在粒子滤波算法中确定状态转移和权重更新模型，以实现CIM图像预测和修复。3.如何结合多种技术并解决系统实现中的关键问题。五、拟采用的技术路线1.数据采集：收集足够数量和质量的CIM图像数据作为训练集和测试集。2.局部特征提取：利用深度学习技术设计有效局部特征提取器并提取CIM图像的局部特征。3.粒子滤波算法预测：基于局部特征，设计状态转移和权重更新模型，并通过粒子滤波算法进行CIM图像的预测和修复。4.系统实现：将前述技术结合起来实现一个完整的CIM图像修复系统，并进行效果展示和测试。六、参考文献1.LiQ.Areviewofclouddetectionandextractiontechniquesinunmannedaerialvehicleimagery[J].Computers&Geosciences,2018,120:48-61.2.WuJ,WangY,XieM,etal.Clouddetectionfromskyimagesusingafeatureselectionstrategy[J].IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,2019,57(11):9347-9358.3.WangL,LiuD,WeiP,etal.Density-basedsalientregiondetectionforremotesensingimagesusingdeeplearning[J].RemoteSensing,2020,12(7):1210.4.DouJ,GhamisiP,BenediktssonJA,etal.Learningspectral-spatialfeatureswithconvolutionalneuralnetworksforhyperspectralclassification[J].IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,20