基于高斯模型和自回归模型的高光谱图像异常检测算法的研究的开题报告.docx

基于高斯模型和自回归模型的高光谱图像异常检测算法的研究的开题报告
一、选题背景及意义
高光谱图像是一种在各个光谱范围内采集的高分辨率图像数据，通常具有几十到数百个带宽。高光谱图像由于具有高分辨率和丰富的光谱信息，在生态环境、矿产资源勘查、农作物监测等领域具有广泛的应用前景。然而，高光谱图像中可能存在一些异常像元，这些异常像元可能是由于噪声、遮挡、杂散光等原因造成的，也可能是由于实际情况中出现的异常情况。这些异常像元如果不被及时检测出来，将会对后续的数据处理和应用带来负面影响。
因此，高光谱图像异常检测是一项非常重要的研究工作。当前，已经有很多针对高光谱图像异常检测的研究。其中常用的方法有：基于统计学方法的异常检测方法、基于聚类方法的异常检测方法、基于支持向量机的异常检测方法等。这些方法都有各自的特点和适用范围。本文将对基于高斯模型和自回归模型的高光谱图像异常检测算法进行研究，旨在提高高光谱图像的异常检测准确率和效率。
二、研究内容和方案
2.1研究目的和任务
本研究旨在构建一种基于高斯模型和自回归模型的高光谱图像异常检测算法，以提高高光谱图像的异常检测准确率和效率。具体任务包括：
1.综合分析高光谱图像异常检测的研究现状和发展趋势。
2.研究高斯模型和自回归模型在高光谱图像异常检测中的应用，并结合实际数据进行优化和改进。
3.设计并实现基于高斯模型和自回归模型的高光谱图像异常检测算法，并在公开数据集上进行测试和分析。
4.评价算法的检测效果和性能，总结算法的优缺点和适用范围。
2.2研究方法和流程
本研究将采用以下的研究方法和流程：
1.综合分析高光谱图像异常检测的研究现状和发展趋势，形成研究框架。
2.研究高斯模型和自回归模型在高光谱图像异常检测中的应用，通过实验分析优化算法。
3.设计并实现基于高斯模型和自回归模型的高光谱图像异常检测算法，并进行实验测试。
4.对算法的检测效果和性能进行评价，总结算法的优缺点和适用范围。
5.撰写并提交研究报告。
2.3重点和难点
高光谱图像异常像元检测的关键是如何准确地识别出真正的异常像元。本研究的重点和难点主要在以下几个方面：
1.构建高斯模型和自回归模型的方法优化，以提高识别率。
2.有效地降低误检率，避免误判常规像元为异常像元。
3.在大规模高光谱数据下，算法的计算时间和空间复杂度控制在可接受范围内，以保证算法实际可行性。
三、研究进度安排
本研究总共需用时六个月，具体进度安排如下：
1.第1-2个月：LiteratureReview和研究框架建立。
2.第3-4个月：基于高斯模型和自回归模型的高光谱图像异常检测算法的设计和实现。
3.第5-6个月：实验测试和性能评估，报告撰写和修改。
四、预期成果
1.设计并实现基于高斯模型和自回归模型的高光谱图像异常检测算法。
2.在公开的高光谱数据集上对算法的性能进行测试和评估。
3.提出算法的优点和改进的建议、发表相关研究论文。
五、参考文献
1.张茜,智静.基于高光谱图像的异常检测研究[J].工程学报,2012(5):24-31.
2.赵洪斌,王创.基于小波变换和支持向量机的高光谱图像异常检测方法[J].武汉大学学报.工学版,2004,37(1):104-107.
3.王小斐,班建国,郭忠华.高光谱图像异常像元检测技术研究[J].计算机应用,2010,30(5):1357-1360.