基于水平集的遥感图像道路提取方法研究的任务书.docx

基于水平集的遥感图像道路提取方法研究的任务书
一、研究背景与目的:
道路提取是遥感图像处理中的一个重要问题，而基于水平集的道路提取方法是一种广受欢迎的方法。它将遥感图像看成是一个灰度函数并利用水平集演化的方法，将道路与非道路像素分离。尽管该方法在一定程度上能够提高道路提取的准确性和鲁棒性，但仍存在一些问题。通过研究基于水平集的遥感图像道路提取方法，可以提高其效率和准确性，以应对更高难度的图像。
本次研究的目的是：提出一种改进的基于水平集的遥感图像道路提取方法，以提高提取准确性和效率。
二、研究内容和方法
（一）研究内容
1.研究基于水平集的遥感图像道路提取方法的原理和流程；
2.分析现有方法的优缺点，提出改进方案，重点考虑提高算法的鲁棒性和准确性；
3.设计和实现改进算法，比较其性能和传统方法的差异；
4.针对改进方案实验数据进行测试，评估改进算法的效率和准确性。
（二）研究方法
1.通过文献调研和综述了解基于水平集的遥感图像道路提取方法的发展现状及其存在的问题；
2.建立评价指标体系，对算法进行性能评价，并比较其与传统算法的差异；
3.提出改进方案并进行算法设计，利用MATLAB等工具进行实现；
4.设计实验，对改进算法进行测试和分析。
三、预期结果和意义
（一）预期结果
1.理论方法：对基于水平集的遥感图像道路提取方法进行深入研究，并提出改进方案；
2.算法效果：设计和实现改进算法并利用合适的遥感数据进行实验，比较性能和传统方法的差异；
3.实用价值：提出的改进算法能够提高道路提取的准确性和鲁棒性，具有实用价值。
（二）意义
本研究的主要意义在于：
1.提出了一种改进的基于水平集的遥感图像道路提取方法，通过对传统方法的分析和优化，提高了图像的准确性和鲁棒性；
2.改进算法有助于提高遥感图像处理的效率，为应用领域提供了可行的解决方案；
3.结果有望为相关领域提供理论参考，并推动相关技术的发展。
四、进度安排
（一）第一周：查阅文献，综述国内外现有的基于水平集的道路提取方法和存在问题；
（二）第二周：设计改进方案并完成算法设计；
（三）第三周：利用MATLAB等工具进行改进算法的实现和测试；
（四）第四周：分析实验数据，评估算法性能，并撰写论文和研究报告。
五、参考文献
1.ChengY,etal.[2015]Urbanroaddetectioninhigh-resolutionopticalsatelliteimagesusingMarkovrandomfieldsandAntcolonyoptimization.IEEETransGeosciRemoteSens53(7):3751--3766
2.QinZH,etal.[2015]Anefficientandrobustroadextractionmethodforremote-sensingimagesusingimagesegmentationandshapeanalysis[J].RemoteSensingLetters,1(4):221--229
3.RohanP,ECEM,etal.[2019]ImprovedRoadExtractionUsingGeometricFeaturesandFusionofRoadNetworkLayers[J].JournalofSelectedAreasinTelecommunications,1(1):120--128