| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·遥感图像变化检测研究发展现状 | 第9-10页 |
| ·遥感图像变化检测存在的问题 | 第10页 |
| ·本论文的主要工作 | 第10-12页 |
| 第二章 多时相遥感图像变化检测概述 | 第12-20页 |
| ·变化检测的内容 | 第12-14页 |
| ·多时相遥感数据的预处理 | 第12-13页 |
| ·变化信息检测 | 第13页 |
| ·检测结果评价 | 第13-14页 |
| ·现有的变化检测方法 | 第14-18页 |
| ·基于图像算术运算的变化检测方法 | 第15页 |
| ·基于图像分类的变化检测方法 | 第15-16页 |
| ·基于统计模型的变化检测方法 | 第16页 |
| ·基于融合思想的变化检测方法 | 第16页 |
| ·基于特征描述的变化检测方法 | 第16-18页 |
| ·现有方法的局限性 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-20页 |
| 第三章 基于差异边缘和联合概率空间一致性的遥感图像变化检测方法 | 第20-36页 |
| ·引言 | 第20-21页 |
| ·差异边缘和联合概率空间一致性图 | 第21-25页 |
| ·改进的灰度一致性校正 | 第21-22页 |
| ·联合概率空间一致性图 | 第22-23页 |
| ·差异边缘加权滤波及基于联合概率空间一致性图的差异修正 | 第23-24页 |
| ·差异图的自适应空间邻域权值分析 | 第24-25页 |
| ·基于差异边缘和联合概率空间一致性的遥感图像变化检测方法 | 第25-26页 |
| ·实验结果及分析 | 第26-35页 |
| ·实验数据介绍 | 第26-29页 |
| ·实验结果分析 | 第29-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于图像最优分割和空间关联条件概率融合的SAR 图像变化检测方法. | 第36-48页 |
| ·引言 | 第36-37页 |
| ·基于边缘匹配度的图像最优分割方法 | 第37-38页 |
| ·基于空间关联条件概率的二值图融合 | 第38-41页 |
| ·空间关联条件概率差异图 | 第38-39页 |
| ·空间关联条件概率融合 | 第39-41页 |
| ·本章变化检测方法流程 | 第41-42页 |
| ·实验结果及分析 | 第42-47页 |
| ·实验数据介绍 | 第42-44页 |
| ·实验结果分析 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于主纹理方向自适应邻域和隶属度参考直方图的遥感图像变化检测 | 第48-66页 |
| ·引言 | 第48-49页 |
| ·基于邻域匹配搜索和主纹理方向自适应邻域分析的差异图像构建 | 第49-53页 |
| ·邻域匹配搜索 | 第50-51页 |
| ·主纹理方向及自适应邻域分析 | 第51-52页 |
| ·差异图像构建 | 第52-53页 |
| ·基于隶属度参考直方图的阈值选取 | 第53-56页 |
| ·差异图像中数据的不确定性和隶属度差异性分析 | 第53-55页 |
| ·隶属度参考直方图的阈值确定 | 第55-56页 |
| ·实验结果和分析 | 第56-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·本文总结 | 第66-67页 |
| ·展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 攻读硕士学位期间成果 | 第75-76页 |
