開題報告是開題者在確認論文主題之後，對論文初步確定內容的撰寫，下面是小編蒐集整理的應用數學畢業論文開題報告範文，歡迎閲讀參考。
題目：基於模糊三I算法的遙感影像聚類分析關鍵技術研究
1、選題的依據和目的
遙感技術經過40多年的發展，無論在光譜分辨率、空間分辨率、時間分辨率等方面都有着極大的進步，己經形成高光譜、高空間分辨率、全天時、全天候、實時的對地觀測能力。隨着各種類型空間傳感器的大量應用及其分辨率的迅速提高，高分辨率遙感影像可以提供越來越多的地表物體的形狀結構與紋理信息。因此，充分利用高分辨率衞星遙感影像，結合數學理論、計算機圖形學、計算機視覺、模式識別、人工智能等科學技術，研究目標的自動提取有着十分重要的理論和現實意義。
遙感影像是對地面特徵的綜合，在對遙感影像的研究和應用中，人們往往對影像中的某些部分感興趣這些部分常稱為目標或前景(其它部分稱為背景)它們一般對應圖像中特定的、具有獨特性質的區域。為了辨識和分析影像中的目標，需要將這些有關區域從影像中分離提取出來，在此基礎上才有可能對目標進一步利用，如進行地物的利用詳查和地物的識別等。
遙感影像聚類就是指把影像分成各具特性的區域並提取出感興趣目標的技術和過程，而這裏的特徵指的就是遙感影像特徵，可以是顏色灰度、紋理等，目標可以對應單個區域，也可以對應多個區域。遙感影像聚類是遙感影像分析的一個重要內容。從遙感影像中自動提取各類地物或其它建築物類別等是攝影測量與遙感領域的難題和重點，它對於攝影測量和遙感影像分析自動化起到至關重要的作用。
在過去的三十多年裏，地物提取在攝影測量界和計算機視覺界受到了廣泛的重視，針對不同的影像類型、不同的影像分辨率、不同區域的影像和不同的道路類型，人們提出了許多從航空和遙感影像中提取地物的方法。
隨着遙感衞星數據獲取技術的不斷髮展，遙感影像空間分辨率不斷增高，已經達到甚至突破米級，如IKONOS和QUCIKBIRD影像。遙感影像中存儲着極為豐富的信息，影像特徵結構複雜，既包括地形、植被、水文這樣的自然特徵，又包含房屋和道路這樣的人工地物。隨着影像分辨率的提高，影像細節特徵越來越豐富，地物目標也越來越多，許多較混合的在低分辨率影像上難以辨別的地物也能分辨出來。可是，隨之而來的是影像上細小目標、陰影等非目標噪聲也更越來越多，利用目前已有方法來自動提取高分辨率影像地物特徵則比較困難。因此，如何有效地利用高分辨率影像的高分辨率特性提取地物，是非常具有現實意義的。
2、國內外的研究現狀
遙感影像聚類就是將遙感影像中具有某些共同特徵的像元聚集到同一類別去的過程。遙感技術的新方法、新技術不斷出現，從目視判讀、計算機自動解譯和人機交互等環節不斷完善遙感影像的聚類。
近些年來，越來越多的研究人員開始關注高分辨率遙感影像的聚類技術。目前，很多國內外的文獻中都闡述的是利用一些傳統的聚類方法加以改進類進行高分辨率遙感影像的聚類。比如傳統的聚類方法總的可以概括為監督聚類和非監督聚類方法(Toll 1984; Xia 1996)。
監督聚類算法包括如基於最小錯誤概率的Bayes聚類算法、極大似然法、Fisher線性判別法、最小距離法和BP神經網絡聚類法等。這些方法就是首先根據類別的先驗知識確定判別函數和相應的判別準則，其中利用一定數量的己知類別的樣本(稱為訓練樣本)的觀測值確定判別函數的中待定參數的過程稱之為學習或者訓練，然後將未知的樣本的觀測值代入判別函數，再根據判別準則來對該樣本的所屬類別作出判斷。這種方法如果在聚類過程中注意訓練區的質量，可以達到較好的聚類效果。但是以極大似然聚類法為例，這種方法要求利用先驗知識及概率，並且樣本呈正態分佈、具有良好的統計性等條件，有時無法滿足，得不到足夠的訓練信息。尤其對於非高斯分佈的樣本數據會導致聚類精度的大大降低。
非監督聚類包括ISODATA算法、k均值、改進的模糊k均值算法以及前些年發展起來的一種嶄新的全局優化算法-----遺傳算法(Genetic Algorithm，GA)，它借用了生物遺傳學的觀點，通過自然選擇、遺傳、變異等作用機制，實現各個個體的適應性的提高(Sanghamitra，Bandyopadhyaya，2002;Mind-Der Yang，2004)。還有些通過在基於像素的傳統的聚類器中結合紋理和上下文信息來提高聚類的精度(Gong & Howarth 1990，1992;Sali & Wolfson 1992;Karathanssi et a1.2000;Debeir et a1.2002)。這幾種方法聚類簡單、易操作。但是，這些方法的缺點在於需要事先確定各個類別的初始聚類中心和聚類數目(遺傳算法可不設定聚類數目)，自動設置各類別中心到現在為止還沒有一個切實有效的方法，而且從肉眼觀察很難獲得一幅遙感圖像中類別的數目。
雖然近幾年來也發展了諸如人工神經網絡、模糊聚類、決策樹聚類、專家系統聚類法以及其他一些紋理聚類算法。這些算法能較好地改善中、低分辨率遙感圖像聚類精度，但是仍存在一些問題。而在實際的應用中，只能結合具體的情況，選擇較為合適的聚類方法。
3、研究的主要內容及創新點
本論文的研究內容與創新點主要體現在以下幾個方面：
1、 提出一種比較適用的影像聚類算法---基於模糊Bayes-Gauss判別的遙感影像聚類算法，該算法綜合運用了模糊集理論的知識，通過對模糊隸屬度函數的確定來修正傳統Bayes算法中的先驗概率，獲得了比較滿意的高分辨率遙感影像的聚類算法。
2、 將灰色度理論應用於樣本均值的求解中，克服了傳統的利用簡單求和取平均來求樣本均值的缺陷，即各樣本元素所取的權值均相等。利用灰色度理論求出來的均值向量不受噪聲的影響，從而使得均值向量更能合理地表示出樣本的特性，更有利於影像的聚類。
3、 基於有監督聚類樣本的採集較為片面，或者採集的樣本塊非常大，不利於影像的聚類。結合Fuzzy邏輯推理中的三I算法，提出了模糊熵三I算法。該算法綜合運用了有監督聚類和Fuzzy邏輯推理的知識，改善了傳統監督聚類的單樣本的缺點，使得獲得的樣本信息更為全面，不僅可以克服同類本身顏色的差異，而且還可以克服異類間顏色相近的聚類難題。
4、研究方案、進度安排、預期到達的目標
1)研究方案
在研究中把模糊數學的知識應用到影像聚類中，並且希望找到非經典數理邏輯中的三I算法與影像聚類的結合之處，然後再運用模糊推理的知識，綜合已經獲取的各類多樣本信息特徵對影像元素進行聚類判別。
2)進度安排
20XX.08 ---- 20XX.09，進一步完善資料的收集，加深對影像模糊聚類知識的理解;
20XX.10 -----20XX.11，細閲讀文獻，探索利用模糊邏輯學進行影像聚類的創新點;
20XX.12 -----20XX.01，綜合分析材料，着手撰寫論文框架內容;
20XX.02 -----20XX.03，畢業論文的撰寫、錄入以及排版;
20XX.04 -----20XX.05，論文送審與答辯。
3) 預期達到的'目標
通過對傳統Bayes算法的改進，運用模糊數學的知識，提出模糊Bayes-Gauss聚類算法，以達到改善聚類的效果。然而，改進的模糊Bayes-Gauss聚類算法中存在特徵提取的不合理性以及單樣本特徵的狹隘性，致使算法的精度不是很高。為改進單樣本監督特徵提取的缺陷性以及特徵向量權值的不合理性，運用模糊邏輯的三I算法，並結合灰色關聯度理論對模糊Bayes-Gauss聚類算法進行改進，更好的改善了聚類效果、提高聚類精度。
5、完成課題已具備和所需的條件及經費
經過三個學期自己努力勤奮的學習，同時在導師的悉心指導下，本人已初步掌握了對該課題的研究所涉及基本問題的方法和手段，並且在此基礎上有了自己一定的想法。同時，學院建有好的實驗環境，給論文的撰寫提供了方便。
6、研究的重點和難點，以及擬採取的解決方法
(一)研究過程中的重點
1) 對於改進後的模糊Bayes-Gauss聚類算法，要使其儘可能少的受到外界條件的干擾，比較好的提取出完整的各類地物;
2)各地物類別的特徵提取及特徵提取中權值如何分配;
3)具體選用地物哪些特徵信息作為聚類判別的依據;
4)在對遙感影像的聚類過程中，對提取出來的地物特徵以何種方式來進行聚類判別，以及尋找模糊推理與非經典數理邏輯的結合點是研究的關鍵部分。
(二)研究過程中的難點
1)對於改進的模糊Bayes-Gauss聚類算法，要讓其儘可能少的受到外界條件的干擾，提高聚類的精度。目前的影像聚類算法中，均還不能很好的適應各種環境條件，使得聚類精度不高。因此，要構造能適應各種環境的算法是一大難點;
2)在影像聚類中，由於影像中可能存在同一類別顏色具有很大的差異，導致傳統的有監督聚類算法不可再有用，如何僅根據顏色特徵來進行聚類亦是研究的一大難點;
3)目前的特徵提取中，類別特徵是利用已知的樣本信息獲得的，且各樣本元素的權值相同，若同類樣本中包含個別異類元素，權值也取一樣會導致特徵的誤差性。從而，如何合理地分配各樣本元素的權值也是研究的難點;
4)在遙感影像聚類的過程中，尋找模糊推理與非經典數理邏輯的結合點來對提取的特徵信息進行聚類判別;
(三)擬採取的解決方法
1)對改進的聚類算法，讓其儘可能少的受到外界條件的干擾
首先，對獲得的影像進行預處理，儘量地避免因為外界因素的影像而干擾聚類;其次，儘可能多的考慮一些外界的干擾因素，並將其編寫入自動識別的程序中，從而使得改進的算法能夠比較好的適應各種外界環境。
2)如何解決同一類別包含不同顏色區域的聚類
通過提取同一類別的不同樣本來獲得顏色差異的特徵值，以此解決因為顏色的差異而引起聚類效果很差及精度不高的問題;或者尋找其它的地物特徵進行地物聚類。
3)樣本元素中權值分配的合理性取法
由於傳統的監督聚類算法中，通過採集的樣本獲取類別特徵具有不合理性，因而尋找權值優化方法是解決此問題的關鍵。本文將秉承優化原則，利用灰色關聯度理論優化獲得的樣本中各元素的權值。
4)在聚類判別過程中，尋找模糊推理與非經典數理邏輯的結合點
查找相關資料，在研究過程中認真思考與總結，同時不斷的進行相關性的實驗，通過大量的實驗尋找解決辦法;
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