改成大论文绪论：随着信息和军事技术的发展现代化战争正逐步转变成以信息化和网络化为重要特征的联合作战先敌决策、快敌决策、高敌决策的目标需求对信息获取和预测提出了新的挑战1。预测技术可以根据事物现有的信息和资料通过特定的模型和方法实现事物未来变化情况的推演和估计2。例如景象匹配制导是利用实时拍摄的目标图像与预先输入的基准图像进行比对修正惯性偏差以校准导弹的航向3 4。但是某些时候由于时间、场地、环境等

随着信息和军事技术的不断发展，现代化战争正逐步转变成以信息化和网络化为重要特征的联合作战。在这种情况下，“先敌决策、快敌决策、高敌决策”的目标需求对信息获取和预测提出了新的挑战。预测技术作为一种可以根据事物现有的信息和资料，通过特定的模型和方法，实现事物未来变化情况的推演和估计的技术，具有重要的应用价值。其中，场景图像预测技术作为图像预测领域的前沿技术，不仅应用在军事方面，还可应用在民用方面，如智能驾驶和虚拟现实等领域。场景图像预测技术可以根据图像与时间、外部影响因素之间的相互联系和发展变化规律实现预测。根据场景的动静特性和发生的地点，可以将场景图像预测分成动态场景图像预测和静态场景图像预测、户外场景图像预测和非户外场景图像预测。目前，由于智能驾驶、无人驾驶领域的飞速发展，户外动态场景图像预测技术研究较多，但户外静态场景图像预测技术研究较少，并成为一种新的挑战。因此，在静态场景图像预测时，需要对户外环境的多要素条件和场景图像之间的关系进行探讨，从因果关系出发，建立预测模型，实现图像预测。针对这些问题，本论文将从预测模型的建立、特征提取、数据处理等方面进行研究，探索户外静态场景图像预测技术的应用和发展，以期为户外实用型预测提供一个积极有效的解决方案，满足现实静态场景的长时预测需求，具有广阔的应用空间和现实价值。