基于局部特征和粒子濾波的云成像儀圖像預(yù)測的開題報(bào)告

基于局部特征和粒子濾波的云成像儀圖像預(yù)測的開題報(bào)告一、選題背景和意義云成像儀（CIM）是一種用于監(jiān)測天空云層情況的儀器，采用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)進(jìn)行分析和處理，可以提供云的類型、高度、遮蔽度等信息。然而，由于氣象條件和云的運(yùn)動(dòng)不穩(wěn)定性，CIM圖像往往存在不連續(xù)和缺失的現(xiàn)象。因此，如何從CIM圖像中提取準(zhǔn)確的云信息，可以為氣象學(xué)、空氣質(zhì)量監(jiān)測和衛(wèi)星云遙感等領(lǐng)域提供有用的信息。本課題旨在利用局部特征和粒子濾波算法，對CIM圖像進(jìn)行預(yù)測和修復(fù)。二、研究內(nèi)容和方法1.局部特征提取由于云的形狀和紋理較為復(fù)雜，因此傳統(tǒng)的局部特征描述符如SIFT、SURF等方法難以對云進(jìn)行準(zhǔn)確地描述。我們將采用基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）來提取CIM圖像中的局部特征，其中訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括多個(gè)CIM圖像，以及對應(yīng)的云高度、遮蔽度等信息。從而通過CNN特征提取器得到每個(gè)CIM圖像的局部特征。2.粒子濾波算法預(yù)測基于局部特征，我們利用粒子濾波算法對CIM圖像進(jìn)行預(yù)測。粒子濾波算法是一種非參數(shù)貝葉斯濾波方法，通過一組粒子對狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)，并更新粒子權(quán)重以達(dá)到精確估計(jì)。我們將把CIM圖像看作一個(gè)狀態(tài)序列，通過局部特征對當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測，并利用粒子濾波算法修復(fù)圖像中的缺失部分。三、預(yù)期成果及應(yīng)用價(jià)值本課題主要研究基于局部特征和粒子濾波的云成像儀圖像預(yù)測方法，并實(shí)現(xiàn)一個(gè)完整的CIM圖像修復(fù)系統(tǒng)。我們希望通過實(shí)現(xiàn)該系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)對CIM圖像中云信息的準(zhǔn)確提取和修復(fù)。相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用可用于天氣預(yù)測、空氣污染監(jiān)測、氣象科學(xué)研究等方面。四、研究難點(diǎn)1.如何設(shè)計(jì)有效的局部特征提取方法，以準(zhǔn)確地描述CIM圖像中的云信息。2.如何在粒子濾波算法中確定狀態(tài)轉(zhuǎn)移和權(quán)重更新模型，以實(shí)現(xiàn)CIM圖像預(yù)測和修復(fù)。3.如何結(jié)合多種技術(shù)并解決系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)中的關(guān)鍵問題。五、擬采用的技術(shù)路線1.數(shù)據(jù)采集：收集足夠數(shù)量和質(zhì)量的CIM圖像數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集和測試集。2.局部特征提?。豪蒙疃葘W(xué)習(xí)技術(shù)設(shè)計(jì)有效局部特征提取器并提取CIM圖像的局部特征。3.粒子濾波算法預(yù)測：基于局部特征，設(shè)計(jì)狀態(tài)轉(zhuǎn)移和權(quán)重更新模型，并通過粒子濾波算法進(jìn)行CIM圖像的預(yù)測和修復(fù)。4.系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)：將前述技術(shù)結(jié)合起來實(shí)現(xiàn)一個(gè)完整的CIM圖像修復(fù)系統(tǒng)，并進(jìn)行效果展示和測試。六、參考文獻(xiàn)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