整體論文寫作要求

論文的要求

請?zhí)顚懀?br /> 論文題目
 高分辨率遙感圖像中鐵路樞紐目標的識別研究
 
  要求（寫得越詳細越好）
 這部分請看我的開體報告部分內(nèi)容（附后）
說明：
基于Agent的技術(shù)部分不需要實現(xiàn)算法，本身是很虛的東西，加上這部分是因為發(fā)表過相關(guān)內(nèi)容文章，為了增加論文內(nèi)容。只需提出相關(guān)概念及結(jié)構(gòu)設(shè)計等思路性的東西。

所屬專業(yè)：  信號與信息處理   
研究方向：圖像處理、模式識別
要求字數(shù)：  35000左右
論文級別（是碩士，研究生，本科,大專 省級發(fā)表，職稱用，核心發(fā)表等還是其它） 碩士
希望完成時間：  4月10日
指定的刊物發(fā)表有那些(不發(fā)表可不填寫)
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一．選題依據(jù)
(１．闡述該選題的研究意義，分析該研究課題國內(nèi)外研究的概況和發(fā)展趨勢。)
從影像獲取信息是人類獲得知識的主要來源之一。遙感圖像信息處理包括圖像校正、圖像增強、圖像信息融合和目標自動分類及識別，傳統(tǒng)的遙感圖像信息提取是由專家人工目視解譯完成，效率較低，不適應(yīng)快速增長的遙感圖像信息處理需求。隨著遙感技術(shù)的迅猛發(fā)展，遙感圖像地物目標的計算機自動或半自動識別成為遙感技術(shù)應(yīng)用中快速成長的研究方向，如何自動處理、解譯海量的圖像數(shù)據(jù)是在整個社會信息化過程中面臨的重要問題，因而從遙感圖像中識別各種目標，是圖像處理和目標識別的一個重要研究課題。
在遙感影像目標信息提取中，影像目標通常可分為點狀目標、線狀目標(如道路、河流等)和面狀目標(如建筑物等)，其中線狀目標提取在目標提取上具有承上啟下的作用。由于分辨率限制，遙感圖像中的交通類目標往往具有線狀特征。在現(xiàn)實需求中，交通類目標的識別和精確定位對于GIS數(shù)據(jù)采集、制圖及作為其它固定的或者移動的目標的先驗參照信息都有很重要的意義。在遙感軍事偵察應(yīng)用上，由于各種移動或固定的軍事目標都與交通類目標緊密聯(lián)系，其自動定位與提取可以在很大程度上簡化和加快軍事目標的人工判讀或自動提取，也具有重要的軍事意義。
在高分辨率遙感圖像中鐵路交通樞紐主要包括鐵路、編組站（火車站和轉(zhuǎn)運站）、火車體等，它與周邊環(huán)境一起構(gòu)圖，包含了相當(dāng)豐富的場景信息，其特定目標及整體的自動識別在軍用、民用上都有著不可替代的重要的意義。近年來人們相繼提出了許多有關(guān)交通類目標的識別和提取的方法，目前比較成熟的有道路、橋梁和機場等目標的識別，而鐵路樞紐作為重要的交通目標，其自動提取和識別方面的研究卻關(guān)注不多，研究較少。
本課題擬分別提出高分辨率遙感圖像中鐵路編組站和主干線的識別方案，并充分利用這兩個重要目標的特征相關(guān)性，提出了基于Agent技術(shù)的鐵路樞紐目標的整體識別方法。
(２．國內(nèi)外主要參考文獻（列出作者、論文名稱、期刊名稱、出版年月）。
[1] R. Yan, “Road network detection from SPOT satellite image using Hough transform and optimal search”, Asia-Pacific Conference on Circuits and Systems (APCCAS’02), Vol.2, pp.117-180, October 2002.
[2] Z. W. Geng, W.X. Yu, Y.M. Jiang, and Y. Su, “Regions Of Interest Detection In Large Remote Sensing Images”, The Fourth International Symposium on Multispectral Image Processing and Pattern Recognition(MIPPR’05), Proc. Of SPIE, Wuhan, China, Vol.6044, No.28, pp.1-6, October 2005.
[3] H. C Ma, and Y. Yang. “Automatic Ports Detection and Recognition Based on Multi-features from Satellite Imagery”, The Fourth International Symposium on Multispectral Image Processing and Pattern Recognition(MIPPR’05), Proc. Of SPIE, Wuhan, China, Vol.6044, No.1W, pp.1-9, October 2005.
[4] Wen-ChenWang. Layered Textures for Image-Based Rendering Journal of Computer Science & Technology,  2004,19(5): 633-642.
[5] 何國威. 基于知識的紅外數(shù)字圖像中鐵路的識別. 紅外與激光工程，2000,29(6):55-60.
[6] 酈蘇丹. SAR圖像中道路檢測方法研究. 宇航學(xué)報，2002,23(1):17-24.
[7] 劉建國. 利用Dempster-Shafer信息融合進行自動目標識別. 計算機與數(shù)字工程，2000,28(6):23-30.
[8] Michael Wooldridge. 多Agent系統(tǒng)引論[M]. 北京：電子工業(yè)出版社, 2003, 34-35.
二．已取得的與論文研究內(nèi)容相關(guān)的成果
(已發(fā)表或被接收發(fā)表的文章目錄或其它相關(guān)研究成果。)

三．研究內(nèi)容和研究方法
(主要研究內(nèi)容及預(yù)期成果，擬采用的研究方法、技術(shù)路線、實驗方案的可行性分析。)
1．研究內(nèi)容：
(1)高分辨率遙感圖像中鐵路編組站的快速定位和識別。
(2)高分辨率遙感圖像主干鐵路的自動識別跟蹤。
(3)基于編組站和鐵路特征相關(guān)性，應(yīng)用智能體Agent技術(shù)進行鐵路樞紐目標整體識別研究。
2．研究方法、技術(shù)路線、實驗方案的可行性分析
本課題首先分別提出高分辨率遙感圖像中兩類鐵路樞紐目標的識別方案，即以紋理特征快速定位并識別鐵路編組站；基于動態(tài)規(guī)劃方法，自動選取鐵路種子點進行主干鐵路的識別；最后利用編組站、鐵路的特征相關(guān)性，應(yīng)用智能體Agent互推思想和技術(shù)，探索鐵路樞紐目標整體識別的方法。

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