基于表象和紋理的全天空極光圖像分類的開題報告

基于表象和紋理的全天空極光圖像分類的開題報告一、研究背景極光是一種自然現(xiàn)象，同時也是極地地區(qū)最具有觀賞價值的景觀之一。隨著旅游業(yè)的發(fā)展和越來越多人的關(guān)注，極光圖像的分類成為了一個熱門的研究領(lǐng)域。傳統(tǒng)的圖像分類方法主要是基于像素的顏色、形狀等特征進行分類，但是由于極光圖像的復(fù)雜性，這種方法往往難以達到較高的分類準(zhǔn)確率。因此，引入基于表象和紋理的特征提取方法，提高極光圖像的分類準(zhǔn)確率是非常必要和具有挑戰(zhàn)性的。二、研究目的本研究旨在探索基于表象和紋理的全天空極光圖像分類方法，利用圖像的全局紋理信息和局部特征建立分類模型，提高極光圖像的分類準(zhǔn)確率。具體研究目標(biāo)包括：1、分析極光圖像的特點和特征；2、探索表象和紋理特征提取方法，實現(xiàn)對全天空極光圖像的分類；3、構(gòu)建全天空極光圖像分類模型，測試分類準(zhǔn)確率；4、比較常見的圖像分類方法和本研究的分類算法，并進行性能評估。三、研究內(nèi)容及方法本研究將涵蓋以下內(nèi)容和方法：1、極光圖像的數(shù)據(jù)獲取和預(yù)處理。利用衛(wèi)星影像等數(shù)據(jù)源獲取大量全天空極光圖像，對圖像進行預(yù)處理，包括去噪、去背景等操作，以便于后續(xù)特征提取與分類。2、基于表象和紋理的特征提取方法。比較常見的算法有LocalBinaryPattern（LBP）、Gaborfilter、Wavelettransform等，本研究將針對極光圖像的特點進行算法的選擇和改進。3、極光圖像的分類模型建立?；诒硐蠛图y理特征提取的結(jié)果，利用支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機器學(xué)習(xí)算法，建立全天空極光圖像分類模型。4、實驗設(shè)計和結(jié)果分析。本研究將根據(jù)實驗的設(shè)計和其結(jié)果，對所提出的方法進行詳細的比較和分析，進一步探討其優(yōu)缺點和改進的方向。四、研究意義本研究的理論與實踐意義主要包括：1、本研究將探索基于表象和紋理的方法，提高全天空極光圖像的分類準(zhǔn)確率，具有一定的理論研究價值。2、提高極光圖像分類的準(zhǔn)確率，有助于旅游業(yè)發(fā)展和科學(xué)研究的推進。3、研究過程中，實現(xiàn)了圖像的預(yù)處理、特征提取和分類等多個環(huán)節(jié)的自動化處理，具有一定的工程應(yīng)用價值。五、預(yù)期成果本研究預(yù)期的成果主要包括：1、針對極光圖像的表象和紋理特征提取方法，提出一種有效的算法。2、基于所提出的特征提取方法，利用支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法，建立全天空極光圖像分類模型。3、通過對多種圖像分類方法的比較和評估，驗證所提出方法的有效性。六、參考文獻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