改为绪论换一下逻辑和说法：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

随着信息和军事技术的迅速发展，现代化战争正逐步转变为以信息化和网络化为重要特征的联合作战。这种转变对信息获取和预测提出了新的挑战，需要实现“先敌决策、快敌决策、高敌决策”的目标需求。场景图像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。该技术不仅应用在军事领域，还可以应用在民用领域，如智能驾驶和虚拟现实等领域。

通常，场景图像预测技术可依据图像与时间、外部影响因素之间的相互联系和发展变化规律实现预测，可将其分成动态场景图像预测和静态场景图像预测。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，而户外静态场景图像预测技术研究较少。静态场景图像预测技术在景象匹配制导、飞行器仿真、虚拟现实等领域具有重要的研究意义，但预测时间较长和难以准确描述户外环境对图像作用两个问题，使得静态场景图像预测技术成为图像预测领域的新挑战。

为解决上述预测难点，对户外静态场景图像预测技术的研究显得尤为必要。该方向的探索可以推动预测新技术的发展，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。