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基于主动轮廓模型的遥感图像目标提取研究的开题报告
一、选题的背景和意义
随着遥感技术的不断发展和成熟，遥感图像在大规模地理信息处理中的应用越来越广泛，其中目标提取是一项重要的任务。目标提取具有广泛的应用范围，如军事侦察、城市规划、资源勘探、环境监测等领域。
在遥感图像中，目标的复杂性和多变性给目标提取带来了挑战。传统的基于阈值的处理方法，具有计算简单、执行快速的优点，但其缺点也十分明显：无法充分考虑目标的复杂形状和非线性特性，且对噪声和阴影敏感，容易产生较多的误检和漏检。为了克服这些缺点，很多专家学者提出了许多新的目标提取方法，其中主动轮廓模型（ActiveContourModel）的应用引起了广泛关注。
二、研究内容
主动轮廓模型是一种基于变分的图像分割方法，该方法在能量、梯度、曲率等维度对轮廓进行描述。通过不断地迭代能量函数，使轮廓向目标边缘聚拢，从而实现对目标的精确提取。主动轮廓模型的独特性在于考虑了轮廓与图像的相互作用，能容忍一定程度的噪声和干扰，同时在边缘不完全闭合和复杂轮廓等情况下仍然能够准确识别目标。
本研究的主要内容包括：
1.对主动轮廓模型的理论进行深入研究，探索其在遥感图像目标提取中的适用性以及优缺点；
2.针对遥感图像中的目标提取问题，结合主动轮廓模型提出一种有效的目标提取算法；
3.对算法进行实验验证，分析其优缺点和适用范围。
三、研究方法
本研究将采用实验法和理论分析相结合的方式，具体研究方法包括：
1.对主动轮廓模型的理论进行深入研究，包括能量函数的构建、变分法求解、收敛性及其它相关问题的分析；
2.选择合适的遥感图像进行实验验证，分别采用主动轮廓模型算法和传统的基于阈值的方法对图像进行处理，并对两种方法的处理效果进行比较；
3.对实验结果进行分析，探讨算法的优缺点和适用范围，并针对实验结果提出优化方案。
四、研究进度安排
1.第一阶段（2020年12月～2021年2月）：对主动轮廓模型的理论进行深入学习和分析，确定具体的研究方向和方法。
2.第二阶段（2021年3月～2021年6月）：收集并整理遥感图像数据集，编写主动轮廓模型的程序代码，并进行实验验证。
3.第三阶段（2021年7月～2021年9月）：对实验结果进行分析和总结，提出算法的优化方案，撰写论文并完成论文的初稿。
4.第四阶段（2021年10月～2021年12月）：论文修改、完善、答辩和毕业。
五、研究预期成果
本研究将：
1.探讨主动轮廓模型在遥感图像目标提取中的应用现状；
2.提出一种基于主动轮廓模型的遥感图像目标提取算法，并在实验中进行验证；
3.分析算法的优缺点和适用范围，并针对实验结果提出优化方案；
4.完成一篇符合科研规范的开题报告和一篇硕士毕业论文。