基于NSCT的遙感圖像融合算法研究的開題報(bào)告

基于NSCT的遙感圖像融合算法研究的開題報(bào)告一、選題背景遙感技術(shù)在軍事、農(nóng)業(yè)、資源環(huán)境、城市規(guī)劃等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值，然而傳統(tǒng)的遙感圖像融合算法往往只考慮像素級(jí)別的融合，忽略了圖像的語義信息以及多尺度信息。因此，如何設(shè)計(jì)一種高質(zhì)量、高效率的遙感圖像融合算法成為了研究熱點(diǎn)。二、選題意義隨著遙感圖像獲取技術(shù)的不斷進(jìn)步，遙感圖像的多模態(tài)、多分辨率、多尺度和多視角的特點(diǎn)越來越明顯。如何將這些信息進(jìn)行有效整合，提升圖像的質(zhì)量和識(shí)別能力，是遙感圖像處理的重要任務(wù)之一。本研究旨在基于NSCT（Non-subsampledContourletTransform）理論，結(jié)合多尺度信息和圖像的語義信息，設(shè)計(jì)一種高質(zhì)量、高效率的遙感圖像融合算法，為遙感圖像的應(yīng)用提供有力支撐。三、研究內(nèi)容和方法研究內(nèi)容主要包括：（1）NSCT原理及基本理論的學(xué)習(xí)與研究；（2）提取遙感圖像的多尺度、多方向和多頻率特征，提高遙感圖像的識(shí)別能力；（3）設(shè)計(jì)基于NSCT的遙感圖像融合算法，結(jié)合多尺度信息和圖像的語義信息，提高圖像的質(zhì)量和可讀性；（4）使用MATLAB或Python等工具，進(jìn)行算法實(shí)現(xiàn)和實(shí)驗(yàn)分析，比較該算法與其他經(jīng)典算法的優(yōu)劣性。研究方法主要包括：（1）文獻(xiàn)查閱法，收集、整理和分析相關(guān)領(lǐng)域的研究成果；（2）理論分析法，對(duì)NSCT理論進(jìn)行學(xué)習(xí)和研究，對(duì)遙感圖像特征提取和圖像融合算法進(jìn)行理論分析；（3）算法設(shè)計(jì)法，根據(jù)NSCT理論和遙感圖像的多尺度特征，設(shè)計(jì)基于NSCT的遙感圖像融合算法；（4）實(shí)驗(yàn)研究法，使用不同的遙感圖像數(shù)據(jù)集，比較該算法與其他經(jīng)典算法的效果和性能，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析和總結(jié)。四、預(yù)期成果和創(chuàng)新點(diǎn)（1）學(xué)習(xí)和掌握NSCT理論及基本原理，對(duì)多尺度分析理論有深入理解。（2）提出基于NSCT的遙感圖像融合算法，結(jié)合多尺度信息和圖像的語義信息，提高圖像質(zhì)量和可讀性。（3）使用經(jīng)典遙感圖像數(shù)據(jù)集，比較該算法與其他算法的效果和性能，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果總結(jié)和分析。（4）本研究的創(chuàng)新點(diǎn)在于將多尺度分析和圖像的語義信息引入遙感圖像融合，設(shè)計(jì)出一種高質(zhì)量、高效率的圖像融合算法，具有重要的應(yīng)用價(jià)值。五、研究進(jìn)度和計(jì)劃安排（1）前期調(diào)研和學(xué)習(xí)（1周）（2）NSCT理論的學(xué)習(xí)與研究（2周）（3）遙感圖像特征提取方法的研究（2周）（4）基于NSCT的遙感圖像融合算法設(shè)計(jì)（8周）（5）算法實(shí)現(xiàn)和實(shí)驗(yàn)分析（8周）（6）結(jié)果比較和總結(jié)（2周）（7）論文撰寫和修改（4周）六、參考文獻(xiàn)[1]張雄，杜學(xué)慶，張愛軍.基于NSCT的醫(yī)學(xué)圖像融合研究[J].科技資訊，2018，21(15)：266-267.[2]陳建斌.基于NSCT變換和多特征融合的遙感圖像分類方法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件，2019，36(4)：192-196.[3]劉寶瑞，周如意，和婷.基于NSCT與ICA的紅外對(duì)抗識(shí)別算法研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件，2021，38(5)：109-114.[4]BoubakerW，DollahR，AbidM.Contourlet-basedmultispectralimagefusionintheNSCTdomain[J].IEEEGeoscienceandRemoteSensingLetters，2012，9(2)：187-191.[5]VermaB，KumarS.ANovelApproachtoRemoteSensingImageFusionBasedonNSCTandIHSTransform[J].