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基于主动轮廓模型的遥感图像目标提取研究的任务书
一、任务背景与意义
随着遥感技术在各个领域的应用，遥感图像的目标提取成为研究的热点之一。目标提取是遥感图像处理的关键技术之一，对于城市化管理、农林业生产、环境监测等各个领域均具有广泛的应用，如土地利用、建筑物识别、行人检测等。
目前，遥感图像目标提取主要应用基于机器学习的方法，如支持向量机、随机森林等。但是，这些方法需要大量的标注数据和人工处理，且需要复杂的特征工程。为了解决这些问题，近年来，基于主动轮廓模型的遥感图像目标提取方法逐渐受到重视。
二、研究内容与方向
本文主要针对基于主动轮廓模型的遥感图像目标提取进行研究，具体内容包括以下方面：
1.主动轮廓模型原理及改进方法研究
主动轮廓模型是基于曲线演化的一种目标分割方法，其基本思想是通过曲线演化来寻找目标的边缘。但是，传统的主动轮廓模型存在着自身的局限性，例如如何自适应调整曲线演化参数、如何避免边缘断裂等方面的问题。因此，需要对主动轮廓模型进行改进研究，以提高其准确性和鲁棒性。
2.基于主动轮廓模型的遥感图像目标提取算法设计
在主动轮廓模型的基础上，结合遥感图像的特点，设计一种适用于遥感图像的目标提取算法。具体来说，应考虑如何选择合适的初始轮廓、如何自适应调整曲线演化参数、如何避免边缘断裂等问题。
3.数据集构建和实验分析
为了验证所设计算法的可行性和有效性，需要构建一个遥感图像目标提取的数据集。选择多个遥感图像作为样本，手动标注目标边缘，然后进行实验分析。将所设计的算法与传统的基于机器学习的方法进行比较。
三、研究方法与技术路线
研究方法主要包括理论分析和实验验证。具体技术路线如下：
1.文献调研：对主动轮廓模型的理论和应用文献进行深入细致的调研，了解其优缺点，进行总结和分析。
2.算法设计：基于主动轮廓模型，结合遥感图像的特点，设计一个适用于遥感图像目标提取的算法。
3.数据准备：选取多个遥感图像，手工标注目标边缘，构建数据集。
4.实验分析：将所设计的算法与传统的基于机器学习的方法进行比较，并进行实验分析。重点考虑算法的准确性、效率和鲁棒性等方面。
5.成果总结：总结论文工作的成果、限制和潜在的应用方向，并对未来的研究方向进行展望。
四、预期成果
1.一篇高水平的论文：研究出一种新颖有效的基于主动轮廓模型的遥感图像目标提取算法，撰写一篇详细的论文。
2.一份遥感图像目标提取数据集：手动标定多个遥感图像目标的边缘。
3.具有应用价值的遥感图像目标提取算法：通过实验证明所设计的算法与传统的基于机器学习的方法相比，具有更好的准确性、效率和鲁棒性。
五、时间安排
本项目计划从2022年三月开始，历时八个月完成。初期将主要进行文献调研和算法设计，期间不断进行实验优化。在五到六月间，完成遥感图像目标提取数据集的构建。七到八月，进行实验分析和成果总结。
六、经费预算
本项目的经费预算为30万元，包括设备费、试剂费、劳务费、出版费等。具体经费使用情况以后续报销为准。