| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·遥感图像变化检测研究现状 | 第8-9页 |
| ·遥感图像变化检测存在的问题 | 第9-11页 |
| ·论文的主要内容与结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 多时相遥感图像变化检测 | 第13-21页 |
| ·概述 | 第13页 |
| ·变化检测的一般处理流程 | 第13-15页 |
| ·遥感图像数据预处理 | 第13-14页 |
| ·变化检测 | 第14页 |
| ·检测结果后处理 | 第14页 |
| ·结果性能评价 | 第14-15页 |
| ·现有的变化检测方法 | 第15-19页 |
| ·基于简单代数运算的变化检测 | 第15-17页 |
| ·基于图像变换的变化检测 | 第17-18页 |
| ·基于图像分类的变化检测 | 第18-19页 |
| ·数据源对变化检测方法的影响 | 第19-20页 |
| ·光学遥感图像的变化检测 | 第19页 |
| ·SAR 图像的变化检测 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于图像融合的光学遥感图像变化检测 | 第21-33页 |
| ·引言 | 第21-22页 |
| ·基于小波图像融合构造差异图 | 第22-27页 |
| ·图像融合简介 | 第22-23页 |
| ·离散小波变换 | 第23页 |
| ·基于离散小波变换的图像融合 | 第23-24页 |
| ·构造差异影像 | 第24-27页 |
| ·变化区域提取 | 第27-29页 |
| ·FLICM 聚类算法 | 第27-28页 |
| ·基于模糊局部信息 C 均值聚类算法的变化区域提取 | 第28-29页 |
| ·实验结果及分析 | 第29-32页 |
| ·实验数据集 | 第29-30页 |
| ·实验设置 | 第30页 |
| ·实验结果与分析 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于改进水平集模型的遥感图像变化检测 | 第33-55页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·水平集方法的基本理论 | 第34-40页 |
| ·曲线演化理论 | 第35-36页 |
| ·水平集方法 | 第36-38页 |
| ·水平集的初始化与重新初始化 | 第38-40页 |
| ·基于区域信息的 Chan-Vese 水平集模型 | 第40-43页 |
| ·Mumford-Shah 模型 | 第40-41页 |
| ·Chan-Vese 图像分割模型 | 第41-43页 |
| ·取消重新初始化过程的改进 Chan-Vese 模型 | 第43-45页 |
| ·距离正则项 | 第43-44页 |
| ·带距离正则项的改进 Chan-Vese 模型 | 第44-45页 |
| ·基于水平集方法的变化检测 | 第45-47页 |
| ·实验结果及其分析 | 第47-53页 |
| ·实验数据集介绍 | 第47-49页 |
| ·对比实验及分析 | 第49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·本文工作总结 | 第55-56页 |
| ·展望与下一步工作计划 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 硕士期间成果 | 第65-66页 |