| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 符号对照表 | 第9-10页 |
| 缩略语对照表 | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 SAR图像变化检测的发展动态 | 第14-17页 |
| 1.2 在变化检测前需要注意的问题 | 第17-18页 |
| 1.2.1 图像匹配 | 第17页 |
| 1.2.2 门限值的选择 | 第17-18页 |
| 1.2.3 辐射校正 | 第18页 |
| 1.2.4 精度评估与比较 | 第18页 |
| 1.2.5 随机因素的联合影响 | 第18页 |
| 1.3 现阶段变化检测存在的问题 | 第18-20页 |
| 1.3.1 存在的问题一：图像预处理，提高输入图像的质量 | 第19页 |
| 1.3.2 存在的问题二：构造优秀的差异图 | 第19页 |
| 1.3.3 存在的问题三：准确判定变化区域 | 第19-20页 |
| 1.3.4 存在的问题四：自动化变化检测算法 | 第20页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第20页 |
| 1.5 本文的结构安排 | 第20-23页 |
| 第二章 SAR图像变化检测概述 | 第23-29页 |
| 2.1 SAR图像变化检测流程 | 第23-25页 |
| 2.1.1 图像数据的预处理 | 第24页 |
| 2.1.2 变化信息的提取 | 第24-25页 |
| 2.1.3 检测结果后处理 | 第25页 |
| 2.2 现阶段存在的变化检测方法 | 第25-28页 |
| 2.2.1 先比较后分类的图像变化检测方法 | 第25-28页 |
| 2.2.2 先分类后比较的图像变化检测方法 | 第28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于二类差异图的三类差异图的生成 | 第29-39页 |
| 3.1 引言 | 第29-31页 |
| 3.2 主流的差异图生成方法 | 第31-34页 |
| 3.2.1 图像差值法 | 第31-32页 |
| 3.2.2 图像比值法 | 第32-33页 |
| 3.2.3 图像回归法 | 第33页 |
| 3.2.4 主成份分析法 | 第33-34页 |
| 3.2.5 变化向量分析法 | 第34页 |
| 3.3 基于二类差异图的三类差异图的生成 | 第34-37页 |
| 3.3.1 均值法和对数比值法 | 第34-35页 |
| 3.3.2 改进的均值法和对数比值法 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于进化多目标算法的三类SAR图像变化检测 | 第39-53页 |
| 4.1 引言 | 第39-40页 |
| 4.2 进化多目标优化算法 | 第40-43页 |
| 4.2.1 多目标优化问题的数学表达 | 第41页 |
| 4.2.2 NSGA方法与NSGA-II方法 | 第41-43页 |
| 4.3 基于进化多目标算法的三类SAR图像变化检测 | 第43-52页 |
| 4.3.1 进化多目标优化的引入 | 第43页 |
| 4.3.2 目标函数的设定 | 第43-45页 |
| 4.3.3 更新隶属度和聚类中心 | 第45页 |
| 4.3.4 基于进化多目标算优化的变化检测的算法框架 | 第45-47页 |
| 4.3.5 实验设置 | 第47-48页 |
| 4.3.6 实验结论评价标准和参数设定 | 第48页 |
| 4.3.7 实验结果与结论 | 第48-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 作者简介 | 第61-62页 |
