基于加权纹理特征的SAR图像目标识别算法研究的任务书.docx

基于加权纹理特征的SAR图像目标识别算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar，SAR）技术因其具有天气无阻、全天候、高分辨率等特点，在军事、航空航天、资源勘探等领域得到了广泛应用。在SAR图像目标识别中，由于SAR图像特有的斑点噪声、多项式干扰以及后向散射中遮挡和相干损失等多种因素的影响，传统的目标识别方法不够准确，迫切需要新的基于纹理特征的目标识别方法。
基于加权纹理特征的SAR图像目标识别算法是一种新的方法，它可以很好地克服上述问题，对真实场景中的目标进行快速、准确、鲁棒的识别。因此，本项目旨在研究在SAR图像目标识别中，基于加权纹理特征的算法的实现，解决SAR图像目标识别中的识别难题。
二、任务目标
本项目旨在通过研究基于加权纹理特征的SAR图像目标识别算法，达到以下目标：
1.实现基于加权纹理特征的特征提取算法，对SAR图像进行特征提取。
2.建立目标库模型，实现SAR图像中目标的定位和识别。
3.验证算法的有效性，对算法进行优化，提高识别准确率。
三、任务内容
本项目的主要任务内容包括以下几个方面：
1.调查SAR目标识别领域最新研究成果和相关文献，对加权纹理特征算法进行了解和分析。
2.建立SAR图像的数据集，对数据集进行预处理，包括去除斑点噪声、多项式干扰等预处理。
3.实现基于加权纹理特征的特征提取算法，计算目标区域的纹理特征，包括局部二值模式和纹理梯度直方图等。
4.构建目标库模型，建立SAR图像中目标的定位和识别模型，实现对SAR图像中目标位置的识别。
5.分别在不同的数据集上对算法进行测试，并对算法的准确率进行分析，对算法进行优化。
四、任务要求
1.精通SAR图像处理算法，了解目标识别、分类等基本方法。
2.熟练掌握图像处理和模式识别的相关技术，能够熟练完成SAR图像目标识别任务。
3.具备独立工作能力和团队协作精神，沟通表达能力和文档撰写能力。
4.能够根据实验结果对算法进行优化，提高识别准确率。
5.熟悉Python或MATLAB编程语言，具有较好的编程能力。
五、预期成果
1.根据任务要求完成研究报告，介绍SAR图像目标识别的基本方法和加权纹理特征算法的实现，呈现算法的优点和局限性。
2.搭建SAR图像的数据集，并对数据进行预处理。
3.实现基于加权纹理特征的特征提取算法并实现SAR图像目标识别，构建目标库模型。
4.在实验数据集上测试算法并分析结果，对算法进行优化，提高识别准确率。
六、时间安排
本项目预计完成时间为三个月。具体时间安排如下：
任务阶段|时间节点
--|--
调查SAR目标识别领域最新研究成果|第一周
建立SAR图像的数据集|第二周-第三周
实现基于加权纹理特征的特征提取算法|第四周-第五周
构建目标库模型|第六周-第七周
对算法进行测试|第八周-第九周
优化算法|第十周-第十一周
撰写研究报告|第十二周-第十三周
七、资金预算
本项目的研究资金预算为10万元，主要用于购置研究所需硬件、实验材料等。资金使用情况将进行资金报告。