基于参数化模型的遥感图像匀光算法的开题报告一、研究背景和研究意义随着遥感技术的不断发展和普及，遥感图像已经广泛应用于地质勘探、资源调查、城市规划、农业生产等领域。不过，由于环境、天气等各种因素的影响，遥感图像中常常存在光照不均匀的问题，即图像的某些区域比其他区域亮度更高或更低，这会影响图像的质量和后续处理结果的准确性。因此，如何解决遥感图像的光照不均匀问题，是遥感图像处理研究的重要课题之一。目前，针对遥感图像光照不均匀问题，已经有许多方法被提出。其中比较典型的方法是基于传统的统计学方法，如中值滤波、均值滤波等。然而，这些方法很难适应复杂的光照变化场景，而且处理效果也不尽如人意。近年来，基于深度学习的图像处理方法不断涌现，其中基于卷积神经网络（CNN）的方法也被应用于遥感图像处理领域。然而，基于深度学习的方法需要大量的数据和计算资源，使得这些方法在实际应用中受到了一定的限制。因此，针对遥感图像光照不均匀问题，本研究计划基于参数化模型，开发一种高效且具有良好性能的遥感图像匀光算法，该算法可以用于提高遥感图像质量、改善遥感图像的视觉效果和增强遥感图像信息的提取能力。二、研究内容和研究方法本研究将设计和实现一种基于参数化模型的遥感图像匀光算法，该算法包括以下几个步骤：1.光照估计：首先，利用图像处理方法，估计图像的光照分布情况。2.参数化建模：基于光照估计结果，采用参数化建模技术，构建遥感图像光照变化场景的参数化模型。3.光照校正：利用参数化模型，将图像的光照变化场景进行校正，得到光照均匀的遥感图像。研究方法主要包括以下几个方面：1.光照估计：采用传统的图像处理方法，如基于均值滤波、高斯滤波等方法，对遥感图像进行光照估计。2.参数化建模：采用高斯混合模型（GMM）、线性模型、多项式模型等参数化建模技术，构建遥感图像光照变化场景的参数化模型。3.光照校正：基于参数化模型，采用图像变换方法，对遥感图像进行光照校正。三、预期研究成果本研究的主要预期成果包括：1.开发一种基于参数化模型的遥感图像匀光算法，该算法能够有效地处理光照不均匀的遥感图像，提高遥感图像质量和视觉效果。2.对比和评估本算法与传统算法和基于深度学习的算法，在大量遥感图像数据集上的处理效果和计算效率。3.实现一个基于参数化模型的光照估计和校正的图像处理软件，该软件可以方便地应用于遥感图像的处理和分析。四、研究进度安排本研究计划于2022年9月开始，预计研究周期为2年。具体的进度安排如下：1.第一年：熟悉相关遥感图像处理技术；开展光照估计方法的研究和实现；梳理相关的参数化建模技术并进行测试和优化。2.第二年：基于光照估计结果和参数化建模技术，开发基于参数化模型的遥感图像匀光算法；测试和评估该算法在有效性和效率方面的表现；撰写论文和相关技术文档。五、参考文献[1]高建华,蔡振华.基于快速相似性度量的照度校正算法[J].计算机应用,2019,39(8):2238-2243.[2]Yang,Y.,Shi,J.,&Huang,T.(2010).AFastAlgorithmforMulti-ExposureImageFusion[J].IEEETransImageProcess,2010,19(9):2361-2372.[3]Zhou,C.,Wang,Y.,&Lu,Z.(2015).AFastandEfficientAlgorithmforImageIilluminationCorrectionBasedonPiecewiseLinearTransformation[C]//7thInternationalConferenceonIntelligentHuman-MachineSystemsandCybernetics.IEEE,2015:103-106.