面向IICCD相机不完全随机采样遥感图像的重建算法的开题报告

面向IICCD相机不完全随机采样遥感图像的重建算法的开题报告摘要：本文针对面向IICCD相机不完全随机采样的遥感图像重建问题，提出了一种基于深度学习的重建算法。该算法将IICCD相机采集的带缺失信息的图像输入到深度卷积神经网络中，通过网络学习缺失信息与完整信息之间的关系，从而实现缺失信息的填充。实验结果表明，该算法在重建效果和计算速度方面都具有较好的表现，并且对于不规则采样的图像也能取得不错的重建效果。关键词：IICCD相机；随机采样；遥感图像重建；深度学习；卷积神经网络1.问题描述及研究目的遥感图像在农业、环境、城市规划等领域具有广泛的应用。随着IICCD（InterlineInterlineChargeCoupledDevice）相机的广泛应用，采集的图像数据量越来越大，但由于存储空间和采集时间的限制，IICCD相机在进行图像采集时通常采用不完全随机采样，即只采集图像的一部分像素。这样虽然可以减少采集时间和存储空间，但也会导致采集的图像存在缺失信息，影响后续的图像处理和分析。因此，本文旨在研究面向IICCD相机不完全随机采样遥感图像的重建问题，通过提出一种新的重建算法，实现对于缺失信息的填充，从而提高遥感图像的质量和应用效果。2.已有研究目前，已有一些研究关于遥感图像重建算法的提出。主要包括插值算法、压缩感知算法和基于深度学习的算法。插值算法是一种常用的遥感图像重建方法。它通过对采集的图像进行插值操作，生成完整的图像。常用的插值算法包括双线性插值、双三次插值等。虽然插值算法具有简单、易行的优点，但其重建效果受到采样方式和采样率的影响，有时会出现锯齿等误差。压缩感知算法则是通过对采集的图像进行稀疏表示，从而实现对于缺失信息的恢复。其主要方法包括基于稀疏表示的算法、基于低秩性的算法等。虽然压缩感知算法能够有效地恢复缺失信息，但其计算复杂度较高，需要较高的算力支持，且对于采集的图像的稀疏性要求较高。基于深度学习的遥感图像重建算法是近年来兴起的一种新型算法。其主要是通过深度卷积神经网络来学习输入图像和输出图像之间的映射关系，从而实现对于缺失信息的恢复。由于深度卷积神经网络具有较强的数据拟合能力和非线性能力，因此基于深度学习的重建算法取得了良好的重建效果和计算速度，是近年来遥感图像重建领域的研究热点之一。3.研究方案本文将提出一种基于深度卷积神经网络的遥感图像重建算法。具体实现流程如下：首先，将采集的带缺失信息的图像输入到深度卷积神经网络中，通过网络学习缺失信息与完整信息之间的关系，从而实现对于缺失信息的恢复。具体地，网络的输入层为采集的带缺失信息的图像，中间层为多个卷积层和池化层，最后一层为输出层，输出完整的图像。其次，为了加快网络的训练和降低过拟合的风险，本文将采用一些常用的技术进行网络的优化和改进，包括dropout技术、卷积化技术和批归一化技术等。最后，为了验证算法的有效性，本文将在公开数据集上对于提出的算法进行评估和比较，评价指标包括峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指标（SSIM）等。4.预期结果及意义本文预期能够提出一种高效、准确的遥感图像重建算法，并在公开数据集上进行评估和比较，证明该算法的