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基于支持向量机的遥感图像去噪与融合算法研究的开题报告
一、研究背景与意义
遥感图像广泛应用于自然资源调查、城市规划、灾害评估等多个方面。然而，由于遥感图像受到采集条件、传感器失调等因素的影响，图像中常常存在着各种类型的噪声，如椒盐噪声、高斯噪声等。这些噪声会对遥感图像的质量和应用造成一定的影响。因此，如何对遥感图像进行高效、准确的去噪处理一直是遥感图像处理领域中受到广泛关注的研究方向之一。
遥感图像融合是多源遥感数据集成和信息提取的关键技术，它可以有效地提高遥感图像在信息提取、资源管理、决策支持等诸多方面的应用。遥感图像融合技术属于多尺度综合处理技术，通过将多感知器、多角度、多光谱、多时相影像进行合成，生成新的高质量图像，使得目标的特征和信息可以更好地被描述和提取，从而提高遥感图像的定量分析和识别水平。
本研究旨在利用支持向量机（SVM）的分类与回归功能，结合不同类型的滤波器对遥感图像进行去噪处理，并运用像素级融合算法将不同光谱信息融合，以期得到更为清晰、高保真的遥感图像，进而提高遥感图像的应用价值。
二、研究内容与技术路线
（一）研究内容：
本研究的具体内容包括以下几个方面：
1、针对遥感图像中的不同类型噪声，分别采用基于SVM的中值滤波、高斯滤波、均值滤波等滤波器对其进行去噪处理；
2、基于像素级融合技术，将多光谱遥感图像融合为一幅RGB遥感图像；
3、利用图片质量评价指标，比较去噪前后遥感图像质量，并评估融合效果。
（二）技术路线：
本研究的技术路线如下：
1、收集并预处理遥感图像数据；
2、研究支持向量机的分类与回归方法，并采用不同滤波器进行去噪处理；
3、研究像素级融合技术，将多光谱遥感图像融合为一幅RGB遥感图像；
4、基于不同的图片质量评价指标，对去噪前后和融合后的遥感图像进行质量评价和对比分析；
5、撰写论文并进行答辩。
三、预期成果
1、提出一种新的基于支持向量机的遥感图像去噪算法，可以有效地滤除遥感图像中的各种噪声，降低图像信息的复杂性；
2、提出一种基于像素级融合技术的遥感图像融合算法，可以将多种光谱信息融合为一幅RGB遥感图像，提高遥感图像的识别和分析能力；
3、实现一个基于Matlab的遥感图像去噪与融合系统，并且通过实验验证，表明本算法能够有效地去除噪声，提高图像的质量和信息量；
4、发表相关研究论文，在遥感图像处理领域取得一定的学术成果。
四、研究进度安排
第一年：
1、研究支持向量机的基本理论和算法，并进行相关实验验证；
2、应用支持向量机的分类与回归方法，针对遥感图像不同类型噪声，设计相应的去噪滤波器；
3、收集并预处理遥感图像数据，并利用所设计的去噪滤波器进行去噪处理；
4、对去噪前后遥感图像进行初步的比较分析，总结客观评价指标。
第二年：
1、研究像素级融合技术，将多光谱遥感图像融合为一幅RGB遥感图像；
2、利用像素级融合技术对不同光谱信息的遥感图像进行融合，并对融合后的遥感图像进行实验验证；
3、通过对比分析，评估融合效果，并进行客观的质量评价。
第三年：
1、在实验的基础上，对算法进行优化和改进；
2、撰写研究论文，并向相关学术期刊投稿；
3、准备毕业论文答辩。
综上所述，本研究旨在利用支持向量机的分类与回归方法，结合像素级融合技术，设计一个基于SVM的遥感图像去噪与融合算法，以期提高遥感图像的质量和信息量，使其在自然资源调查、城市规划、灾害评估等方面的应用更加广泛。