整體論文寫作要求

論文的要求

請(qǐng)?zhí)顚懀?br /> 論文題目
 高分辨率遙感圖像中鐵路樞紐目標(biāo)的識(shí)別研究
 
  要求（寫得越詳細(xì)越好）
 這部分請(qǐng)看我的開體報(bào)告部分內(nèi)容（附后）
說明：
基于Agent的技術(shù)部分不需要實(shí)現(xiàn)算法，本身是很虛的東西，加上這部分是因?yàn)榘l(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(jì)等思路性的東西。

所屬專業(yè)：  信號(hào)與信息處理   
研究方向：圖像處理、模式識(shí)別
要求字?jǐn)?shù)：  35000左右
論文級(jí)別（是碩士，研究生，本科,大專 省級(jí)發(fā)表，職稱用，核心發(fā)表等還是其它） 碩士
希望完成時(shí)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(guó)內(nèi)外研究的概況和發(fā)展趨勢(shì)。)
從影像獲取信息是人類獲得知識(shí)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(qiáng)、圖像信息融合和目標(biāo)自動(dòng)分類及識(shí)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(zhǎng)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(biāo)的計(jì)算機(jī)自動(dòng)或半自動(dòng)識(shí)別成為遙感技術(shù)應(yīng)用中快速成長(zhǎng)的研究方向，如何自動(dòng)處理、解譯海量的圖像數(shù)據(jù)是在整個(gè)社會(huì)信息化過程中面臨的重要問題，因而從遙感圖像中識(shí)別各種目標(biāo)，是圖像處理和目標(biāo)識(shí)別的一個(gè)重要研究課題。
在遙感影像目標(biāo)信息提取中，影像目標(biāo)通�？煞譃辄c(diǎn)狀目標(biāo)、線狀目標(biāo)(如道路、河流等)和面狀目標(biāo)(如建筑物等)，其中線狀目標(biāo)提取在目標(biāo)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(biāo)往往具有線狀特征。在現(xiàn)實(shí)需求中，交通類目標(biāo)的識(shí)別和精確定位對(duì)于GIS數(shù)據(jù)采集、制圖及作為其它固定的或者移動(dòng)的目標(biāo)的先驗(yàn)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(dòng)或固定的軍事目標(biāo)都與交通類目標(biāo)緊密聯(lián)系，其自動(dòng)定位與提取可以在很大程度上簡(jiǎn)化和加快軍事目標(biāo)的人工判讀或自動(dòng)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(yùn)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(chǎng)景信息，其特定目標(biāo)及整體的自動(dòng)識(shí)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(biāo)的識(shí)別和提取的方法，目前比較成熟的有道路、橋梁和機(jī)場(chǎng)等目標(biāo)的識(shí)別，而鐵路樞紐作為重要的交通目標(biāo)，其自動(dòng)提取和識(shí)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(shí)別方案，并充分利用這兩個(gè)重要目標(biāo)的特征相關(guān)性，提出了基于Agent技術(shù)的鐵路樞紐目標(biāo)的整體識(shí)別方法。
(２．國(guó)內(nèi)外主要參考文獻(xiàn)（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(guó)威. 基于知識(shí)的紅外數(shù)字圖像中鐵路的識(shí)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(cè)方法研究. 宇航學(xué)報(bào)，2002,23(1):17-24.
[7] 劉建國(guó). 利用Dempster-Shafer信息融合進(jìn)行自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別. 計(jì)算機(jī)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?jī)?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?jī)?nèi)容和研究方法
(主要研究?jī)?nèi)容及預(yù)期成果，擬采用的研究方法、技術(shù)路線、實(shí)驗(yàn)方案的可行性分析。)
1．研究?jī)?nèi)容：
(1)高分辨率遙感圖像中鐵路編組站的快速定位和識(shí)別。
(2)高分辨率遙感圖像主干鐵路的自動(dòng)識(shí)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(jìn)行鐵路樞紐目標(biāo)整體識(shí)別研究。
2．研究方法、技術(shù)路線、實(shí)驗(yàn)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(biāo)的識(shí)別方案，即以紋理特征快速定位并識(shí)別鐵路編組站；基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法，自動(dòng)選取鐵路種子點(diǎn)進(jìn)行主干鐵路的識(shí)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(biāo)整體識(shí)別的方法。

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