基于条件随机场的SAR图像变化检测算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 | 第15-19页 |
| 1.2.1 研究内容 | 第15-18页 |
| 1.2.2 研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3 主要内容和结构安排 | 第19-22页 |
| 第二章 SAR图像变化检测理论 | 第22-30页 |
| 2.1 SAR图像简介 | 第22-24页 |
| 2.1.1 SAR成像原理 | 第22-23页 |
| 2.1.2 SAR图像相干斑点噪声 | 第23-24页 |
| 2.2 SAR图像变化检测理论 | 第24-28页 |
| 2.2.1 SAR图像变化检测的基本概念 | 第24页 |
| 2.2.2 SAR图像变化检测模型 | 第24-25页 |
| 2.2.3 SAR图像变化检测的一般流程 | 第25-27页 |
| 2.2.4 变化检测性能评价 | 第27-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于SVM的SAR图像变化检测 | 第30-40页 |
| 3.1 SVM概述 | 第30-32页 |
| 3.1.1 SVM原理 | 第30-32页 |
| 3.1.2 核函数 | 第32页 |
| 3.2 特征提取 | 第32-35页 |
| 3.2.1 SAR图像的直方图特征提取 | 第32-33页 |
| 3.2.2 SAR图像的半方差函数特征提取 | 第33-34页 |
| 3.2.3 SAR图像灰度共生矩阵 | 第34-35页 |
| 3.2.4 SAR图像的Gabor小波特征提取 | 第35页 |
| 3.3 基于SVM的SAR图像变化检测方法 | 第35-37页 |
| 3.4 仿真结果与分析 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于CRF模型的SAR图像变化检测 | 第40-52页 |
| 4.1 CRF理论基础 | 第40-42页 |
| 4.1.1 邻域系统 | 第40页 |
| 4.1.2 CRF定义 | 第40-42页 |
| 4.2 CRF模型构建 | 第42-44页 |
| 4.2.1 一元势能函数构建 | 第42页 |
| 4.2.2 二元势能函数构建 | 第42-44页 |
| 4.3 参数估计与模型推断 | 第44-46页 |
| 4.3.1 参数估计 | 第44-45页 |
| 4.3.2 模型推断 | 第45-46页 |
| 4.4 仿真结果与分析 | 第46-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-52页 |
| 第五章 基于HCRF模型的SAR图像变化检测 | 第52-64页 |
| 5.1 HCRF原理 | 第52-53页 |
| 5.2 HCRF模型构建 | 第53-55页 |
| 5.2.1 一元势能函数构建 | 第53-54页 |
| 5.2.2 二元势能函数构建 | 第54页 |
| 5.2.3 统计分布建模 | 第54-55页 |
| 5.3 参数估计与模型推断 | 第55-59页 |
| 5.3.1 参数估计 | 第55-57页 |
| 5.3.2 模型推断 | 第57-59页 |
| 5.4 仿真结果与分析 | 第59-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第六章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第64-65页 |
| 6.2 课题的展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 作者简介 | 第72页 |
