基于马尔可夫随机场的遥感图像变化检测关键技术研究的开题报告

基于马尔可夫随机场的遥感图像变化检测关键技术研究的开题报告一、研究背景与研究意义随着遥感技术的不断发展，遥感图像变化检测成为遥感图像处理领域中一个重要的研究方向，具有广泛的应用价值。遥感图像变化检测主要是通过比较两幅或多幅遥感图像之间的差异，识别出图像中出现的新的物体、新的结构和新的区域。目前，遥感图像变化检测主要分为两类方法：基于像素的方法和基于目标的方法。基于像素的方法主要是通过比较图像中每个像素的差异来判断是否发生了变化。这种方法的主要缺点是对遥感图像的差异比较敏感，但是对于像水体这样的大面积变化区域的检测效果不佳。基于目标的方法则是先对图像进行分割，然后再比较分割后得到的各个目标之间的差异。这种方法主要依赖于图像分割的质量，但在大面积变化区域检测方面表现更好。本研究主要致力于基于马尔可夫随机场的遥感图像变化检测关键技术研究，旨在通过改进和优化算法来提高遥感图像变化检测的准确性和稳定性，以满足实际应用需求。二、研究内容和研究方法1.研究内容本研究的主要内容包括以下几个方面：(1)马尔可夫随机场及其在遥感图像变化检测中的应用(2)马尔可夫网格模型的构建及其在遥感图像变化检测中的应用(3)基于马尔可夫网格模型的遥感图像变化检测算法研究(4)实验验证与结果分析2.研究方法本研究的研究方法主要包括以下几个步骤：(1)阅读文献，深入了解马尔可夫随机场及其在遥感图像中的应用，对各种算法进行分析和比较，确定研究方向和关键问题。(2)构建马尔可夫网格模型，考虑图像像素之间的依赖性，确定每个像素的状态空间和转移概率矩阵。(3)基于构建的马尔可夫网格模型，设计并实现遥感图像变化检测算法，进行实验验证和优化。(4)实验结果分析和总结。三、研究进度计划本研究的进度计划分为以下几个阶段：第一阶段（1个月）：对马尔可夫随机场及其在遥感图像中的应用进行文献调研和分析，确定研究重点和方向。第二阶段（2个月）：构建马尔可夫网格模型，考虑图像像素之间的依赖性，确定每个像素的状态空间和转移概率矩阵。第三阶段（3个月）：基于构建的马尔可夫网格模型，设计并实现遥感图像变化检测算法，进行实验验证和优化。第四阶段（1个月）：实验结果分析和总结，并撰写研究报告。四、参考文献[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