基于C6678平臺的光學(xué)遙感圖像典型目標檢測的開題報告

基于C6678平臺的光學(xué)遙感圖像典型目標檢測的開題報告開題報告題目：基于C6678平臺的光學(xué)遙感圖像典型目標檢測研究背景和意義：遙感技術(shù)是提供實時對象數(shù)據(jù)的一種有效技術(shù)，在很多領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用。其中，目標檢測技術(shù)在軍事和民用領(lǐng)域都具有很高的重要性。在軍事領(lǐng)域，目標檢測技術(shù)可以用于軍事偵察、目標識別、戰(zhàn)術(shù)規(guī)劃和飛行員培訓(xùn)等方面。同時，目標檢測技術(shù)也可以應(yīng)用于道路監(jiān)控、城市規(guī)劃、林業(yè)資源監(jiān)測和環(huán)境監(jiān)測等民用領(lǐng)域。目前，隨著遙感技術(shù)的進步，獲取的圖像數(shù)據(jù)越來越多，提高遙感圖像目標檢測的準確性和速度的需求也越來越迫切。因此，本文旨在探索一種基于C6678平臺的光學(xué)遙感圖像典型目標檢測算法，以提高遙感圖像目標檢測的準確性和速度。研究內(nèi)容和主要思路：本文將利用C6678處理器來實現(xiàn)光學(xué)遙感圖像典型目標檢測，主要思路包括以下幾個步驟：1.預(yù)處理對于光學(xué)遙感圖像，我們可以進行如下處理：（1）去除噪點：由于光學(xué)遙感圖像的噪點比較多，因此我們需要去除噪點以提高圖像質(zhì)量。（2）圖像增強：可以利用灰度變換、直方圖均衡化等方法進行圖像增強。2.特征提取為了確定目標區(qū)域，我們需要提取一些特征來描述這些區(qū)域。在本文中，我們將使用Haar小波變換來提取特征，以確保準確性和速度。3.目標檢測利用上述處理的圖像和提取的特征，我們可以采用級聯(lián)分類器來檢測目標。級聯(lián)分類器可以根據(jù)減少長度，身高和其他因素來判斷對象，從而識別目標。4.性能評估我們將利用一些基本的性能指標，比如召回率、誤判率、準確率和速度來評估算法的性能。預(yù)期結(jié)果：我們預(yù)計在利用C6678平臺的光學(xué)遙感圖像典型目標檢測算法中可以取得以下成果：1.提高遙感圖像目標檢測的準確性和速度。2.通過提取Haar小波變換特征進行目標檢測，進一步提升算法性能。3.根據(jù)性能評估指標評估算法的性能，為實現(xiàn)更廣泛的應(yīng)用打下基礎(chǔ)。計劃進度：第一階段（3個月）：1.深入了解光學(xué)遙感圖像的相關(guān)知識以及目標檢測領(lǐng)域的最新研究進展。2.實現(xiàn)光學(xué)遙感圖像預(yù)處理，包括：a.去噪。b.圖像增強。3.利用Haar小波變換提取圖像特征。第二階段（6個月）：1.采用級聯(lián)分類器進行目標檢測。2.優(yōu)化算法性能。3.完成初步性能評估。第三階段（3個月）：1.實現(xiàn)C6678平臺的光學(xué)遙感圖像典型目標檢測算法。2.深入探究算法特點和應(yīng)用場景。3.撰寫論文并準備答辯。參考文獻：[1]FaizanJawed,etal.ASurveyofObjectDetectionTechniquesforVision-basedRobotics.JournalofEngineeringScienceandTechnologyReview,Vol.8,No.2(2015)24-31.[2]KarimG.Sabra,etal.ObjectDetectioninHigh-ResolutionSatelliteImagesUsingDeepConvolutionalNeuralNetworks.IEEEJournalofSelectedTopicsinAppliedEarthObservationsandRemoteSensing,Vol.9,No.6(2016)2218-2225.[3]ZhangLi,etal.Asummaryofobjectdetectiontechnologyinremotesensingbased