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基于小波变换的SAR图像特征提取与识别研究的任务书
任务书
一、任务背景
合成孔径雷达（SAR）作为一种主要的遥感影像获取方式，具有分辨率高、日夜全天候观测等优点，使其在军事、民用等方面得到了广泛应用。SAR图像中包含大量的信息，精确地提取和识别其中的特征对于利用SAR图像进行自然资源的监测和分析、城市规划和管理等领域有着重要的意义。
近年来，基于小波变换的SAR图像特征提取和识别研究逐渐成为热点领域。小波变换可以有效地分析图像的多尺度和多方向信息，对于SAR图像中的散斑噪声、云层、海浪等干扰较强的情况下，小波变换具有更好的适用性。利用小波变换对SAR图像进行特征提取和识别不仅可以较好地克服干扰，而且可以保留SAR图像的较多信息，提高图像处理的精度和可靠性。
因此，本任务的目标是基于小波变换的SAR图像特征提取和识别研究，通过选择合适的小波基函数，对SAR图像进行小波变换，提取图像中的特征信息，再利用分类算法对不同特征进行分类识别，为SAR图像的信息提取和应用提供实用性方法和技术支持。
二、任务内容
1.阅读相关文献，了解SAR图像特征提取和识别的研究现状和发展趋势。
2.选择适当的小波基函数，对SAR图像进行小波变换，提取出SAR图像的纹理和形状特征。
3.对提取出的SAR图像特征进行相关性分析，选择适当的分类算法实现对不同特征的分类识别。
4.在特征提取和分类识别的过程中，要注意图像噪声的干扰和处理，进一步提高特征提取和分类识别的精度和可靠性。
5.利用Python等编程工具实现算法，通过多组实验验证算法的有效性。
6.撰写毕业论文，并按照学院规定制作学位论文课题管理平台和书面报告。
三、任务目标
1.掌握小波变换在SAR图像特征提取和识别中的基本原理和方法。
2.选择适当的小波基函数，实现对SAR图像的颗粒度、纹理、轮廓等特征的提取。
3.熟练掌握SVM、BP神经网络等分类算法，实现对不同特征的分类识别，并评估分类算法的准确性和鲁棒性。
4.了解图像预处理技术，提高SAR图像特征提取和识别的精度和可靠性。
5.撰写毕业论文，熟练掌握学术写作规范和方法，掌握文献检索和引用的基本技能。
四、任务要求
1.具备较好的数学功底，熟悉小波变换及其原理和方法，熟悉SAR图像特征提取和识别相关的基本概念和理论。
2.具备一定的编程能力，能够使用Python等编程工具实现算法。
3.具备良好的实验设计和数据处理能力，能够独立开展实验研究。
4.具备较好的文献检索和阅读能力，熟练运用文献数据库进行检索和引用。
5.认真负责，积极主动，能够按时完成任务，撰写规范的毕业论文。
五、任务时间
本课题实验时间为一学期，具体时间为2022年9月至2023年1月，具体时间安排如下：
1.第1-2周：查阅相关文献，熟悉任务要求和流程，制定课题进度安排，并与导师沟通确定。
2.第3-4周：搭建实验环境，收集相应的SAR图像数据，并进行初步处理。
3.第5-8周：选择适当的小波基函数，对SAR图像进行小波变换，提取图像特征，并进行相关性分析。
4.第9-12周：选择适当的分类算法，对不同特征进行分类识别，并对算法进行评估优化。
5.第13-14周：对实验结果进行分析和讨论，找出问题和不足之处，并进行优化调整。
6.第15-16周：撰写毕业论文草稿并与导师讨论修改意见。
7.第17-20周：完善论文内容和设计学位论文课题管理平台和书面报告。
六、参考文献
1.Liu,X.,Bai,T.,Shi,Z.,etal.(2013).AnalysisofSARimagefeaturesbasedonthelogarithmiccumulantsandinformationentropy.ModernRadar,35(3),114-117.
2.Wang,D.,Hu,Z.,&Liu,H.(2016).AnalysisofSARimagefeatureextractionbasedondifferentwavelettransforms.JournalofImageandGraphics,21(3),44-49.
3.Shen,J.,Chen,W.,&Liu,X.(2014).AnalysisofSARimagefeatureextractionbasedonwavelettransformandgradientdirectionhistogram.ModernRadar,36(6),105-109.
4.Luo,H.,Yang,Y.,&Xie,J.(2017).AnalysisofSARimagefeatureextractionbasedoncurvelettransformandPCA.ComputerEngineeringandDesign,38(6),1796-