面向IICCD相機不完全隨機采樣遙感圖像的重建算法的開題報告

面向IICCD相機不完全隨機采樣遙感圖像的重建算法的開題報告摘要：本文針對面向IICCD相機不完全隨機采樣的遙感圖像重建問題，提出了一種基于深度學習的重建算法。該算法將IICCD相機采集的帶缺失信息的圖像輸入到深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中，通過網(wǎng)絡學習缺失信息與完整信息之間的關系，從而實現(xiàn)缺失信息的填充。實驗結(jié)果表明，該算法在重建效果和計算速度方面都具有較好的表現(xiàn)，并且對于不規(guī)則采樣的圖像也能取得不錯的重建效果。關鍵詞：IICCD相機；隨機采樣；遙感圖像重建；深度學習；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡1.問題描述及研究目的遙感圖像在農(nóng)業(yè)、環(huán)境、城市規(guī)劃等領域具有廣泛的應用。隨著IICCD（InterlineInterlineChargeCoupledDevice）相機的廣泛應用，采集的圖像數(shù)據(jù)量越來越大，但由于存儲空間和采集時間的限制，IICCD相機在進行圖像采集時通常采用不完全隨機采樣，即只采集圖像的一部分像素。這樣雖然可以減少采集時間和存儲空間，但也會導致采集的圖像存在缺失信息，影響后續(xù)的圖像處理和分析。因此，本文旨在研究面向IICCD相機不完全隨機采樣遙感圖像的重建問題，通過提出一種新的重建算法，實現(xiàn)對于缺失信息的填充，從而提高遙感圖像的質(zhì)量和應用效果。2.已有研究目前，已有一些研究關于遙感圖像重建算法的提出。主要包括插值算法、壓縮感知算法和基于深度學習的算法。插值算法是一種常用的遙感圖像重建方法。它通過對采集的圖像進行插值操作，生成完整的圖像。常用的插值算法包括雙線性插值、雙三次插值等。雖然插值算法具有簡單、易行的優(yōu)點，但其重建效果受到采樣方式和采樣率的影響，有時會出現(xiàn)鋸齒等誤差。壓縮感知算法則是通過對采集的圖像進行稀疏表示，從而實現(xiàn)對于缺失信息的恢復。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。雖然壓縮感知算法能夠有效地恢復缺失信息，但其計算復雜度較高，需要較高的算力支持，且對于采集的圖像的稀疏性要求較高?；谏疃葘W習的遙感圖像重建算法是近年來興起的一種新型算法。其主要是通過深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡來學習輸入圖像和輸出圖像之間的映射關系，從而實現(xiàn)對于缺失信息的恢復。由于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡具有較強的數(shù)據(jù)擬合能力和非線性能力，因此基于深度學習的重建算法取得了良好的重建效果和計算速度，是近年來遙感圖像重建領域的研究熱點之一。3.研究方案本文將提出一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的遙感圖像重建算法。具體實現(xiàn)流程如下：首先，將采集的帶缺失信息的圖像輸入到深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中，通過網(wǎng)絡學習缺失信息與完整信息之間的關系，從而實現(xiàn)對于缺失信息的恢復。具體地，網(wǎng)絡的輸入層為采集的帶缺失信息的圖像，中間層為多個卷積層和池化層，最后一層為輸出層，輸出完整的圖像。其次，為了加快網(wǎng)絡的訓練和降低過擬合的風險，本文將采用一些常用的技術進行網(wǎng)絡的優(yōu)化和改進，包括dropout技術、卷積化技術和批歸一化技術等。最后，為了驗證算法的有效性，本文將在公開數(shù)據(jù)集上對于提出的算法進行評估和比較，評價指標包括峰值信噪比（PSNR）、結(jié)構(gòu)相似性指標（SSIM）等。4.預期結(jié)果及意義本文預期能夠提出一種高效、準確的遙感圖像重建算法，并在公開數(shù)據(jù)集上進行評估和比較，證明該算法的