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基于RGA的快速光学遥感图像舰船目标检测算法研究的开题报告
标题：基于RGA的快速光学遥感图像舰船目标检测算法研究的开题报告
一、选题背景
随着我国海洋事业的不断发展，海上交通数量不断增多。同时，近年来的安全形势也让我们意识到舰船目标检测的重要性。光学遥感图像可以提供给我们实时的海上状态信息，因此舰船目标检测技术的发展对于有效监控海上交通、保障海上安全具有重要的现实意义。
二、研究目的
本研究旨在开发一种基于RGA的快速光学遥感图像舰船目标检测算法，实现对于海上舰船的快速、准确的检测和识别。
三、研究内容
1.光学遥感图像预处理，包括图像均衡、滤波、减噪等处理。
2.采用RegionGrowingAlgorithm(RGA)方法进行船体目标检测，通过有效利用像素之间的空间关系和灰度值信息，快速而准确地实现船体目标检测。
3.研究RGA方法的参数优化和算法优化，并结合实际情况进行调试。
4.海上舰船目标检测的检测效果测试，采用得分函数评估算法的检测效果，分析算法在舰船检测中的优缺点。
四、研究意义
本研究采用的RGA方法具有检测速度快、精度高、鲁棒性强等特点，能够较好地应用于舰船目标检测。此外，本研究的目的是为了提高海上交通的监控与管理能力，实现对于海上交通的有效预警和处置。
五、研究难点和工作计划
1.RGA算法的参数优化和算法优化是研究的难点之一。
2.实际情况下光学遥感图像的质量可能会受到环境、天气等的影响，因此图像预处理也是需要研究的一项工作。
3.工作计划：
（1）完成文献资料收集与分析，进行RGA算法的学习与掌握。
（2）设计舰船目标检测算法，完成光学遥感图像预处理。
（3）优化RGA算法，调试与测试算法的性能。
（4）采用得分函数评估算法的检测效果，并结合实际情况进行优化。
（5）撰写毕业论文并进行答辩。
六、研究成果
1.研究成果将具有较强的实用性，能够为海上交通的监控与管理提供有效的技术保障。
2.研究成果将会以论文的形式发表在相关领域的期刊或会议上。
七、参考文献
[1]康尚武.图像分割算法综述.计算机科学,2008,35(4):12-15.
[2]徐宏,姚茹臻.基于改进的RGA算法的水下图像分割方法.浙江大学学报:工学版,2013,47(6):1048-1055.
[3]范生豪,孙海军,赵伊珂,等.基于遗传算法和自适应区域生长的船舶目标检测.科学技术与工程,2012,12(29):7051-7053.