| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-17页 |
| 1.1.1 合成孔径雷达图像概述 | 第15-16页 |
| 1.1.2 合成孔径雷达图像的基本特征 | 第16-17页 |
| 1.2 SAR图像变化检测研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 SAR图像变化检测存在的主要问题 | 第18-19页 |
| 1.4 本文内容简介及结构安排 | 第19-21页 |
| 第二章 SAR图像变化检测基础研究 | 第21-29页 |
| 2.1 图像变化检测 | 第21-23页 |
| 2.2 SAR图像变化检测三步法 | 第23-25页 |
| 2.2.1 常用差异图生成算法 | 第24-25页 |
| 2.2.2 常用差异图分析算法 | 第25页 |
| 2.3 评价指标 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于模糊聚类和多目标优化的SAR图像变化检测 | 第29-45页 |
| 3.1 模糊C均值聚类 | 第29-31页 |
| 3.1.1 FCM算法执行过程 | 第29-31页 |
| 3.2 多目标进化算法 | 第31-33页 |
| 3.2.1 多目标优化问题 | 第31-32页 |
| 3.2.2 进化多目标优化的主要算法 | 第32-33页 |
| 3.3 基于分解的多目标进化算法MOEA/D | 第33-34页 |
| 3.4 基于多目标优化的SAR图像变化检测算法思想及框架 | 第34-36页 |
| 3.4.1 差异图的生成 | 第35页 |
| 3.4.2 目标函数的选取 | 第35-36页 |
| 3.5 实验与结果分析 | 第36-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于改进模糊聚类和MOEA/D的SAR图像变化检测 | 第45-61页 |
| 4.1 模糊C均值聚类算法与多目标进化算法MOEA/D的结合 | 第45-46页 |
| 4.2 MOFCM算法核心步骤 | 第46-48页 |
| 4.3 实验与结果分析 | 第48-60页 |
| 4.3.1 实验设置 | 第48-49页 |
| 4.3.2 结果对比分析 | 第49-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 结论和展望 | 第61-63页 |
| 5.1 研究结论 | 第61-62页 |
| 5.2 研究展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 作者简介 | 第71-72页 |
