| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第9页 |
| ·多时相遥感图像变化检测概述 | 第9-12页 |
| ·变化检测的内容 | 第9-12页 |
| ·多时相遥感数据的预处理 | 第10页 |
| ·变化信息检测 | 第10页 |
| ·检测结果评价 | 第10-12页 |
| ·现有的变化检测方法 | 第12-14页 |
| ·目前变化检测方法存在的缺陷 | 第14-15页 |
| ·本论文的主要工作 | 第15-17页 |
| 第二章 基于图的遥感图像变化检测方法 | 第17-31页 |
| ·引言 | 第17-18页 |
| ·图切割 | 第18-19页 |
| ·基于图的遥感图像变化检测 | 第19-24页 |
| ·图像分块预处理 | 第19-20页 |
| ·构造图 | 第20-23页 |
| ·谱聚类分割 3-D 图 | 第23-24页 |
| ·实验结果及分析 | 第24-29页 |
| ·实验数据 | 第24-26页 |
| ·实验结果及分析 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于局部熵视觉注意模型的遥感图像变化检测方法 | 第31-47页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·选择性视觉注意模型 | 第32-33页 |
| ·局部熵视觉注意模型的遥感图像变化检测 | 第33-41页 |
| ·特征提取 | 第33-34页 |
| ·选择性生成显著图 | 第34-40页 |
| ·生成高斯金字塔 | 第34-35页 |
| ·计算局部熵 | 第35-39页 |
| ·不同通道特征图加权生成显著图 | 第39-40页 |
| ·对显著图进行分割 | 第40-41页 |
| ·实验结果 | 第41-44页 |
| ·实验数据 | 第41页 |
| ·实验结果和分析 | 第41-44页 |
| ·总结 | 第44-47页 |
| 第四章 基于稀疏低秩表示的遥感图像变化检测 | 第47-59页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·稀疏低秩模型 | 第48-49页 |
| ·稀疏矩阵模型用于变化检测问题中 | 第49-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-57页 |
| ·实验数据 | 第51-52页 |
| ·实验结果及分析 | 第52-55页 |
| ·本文三种方法实验结果对比分析 | 第55-57页 |
| ·本章总结 | 第57-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 硕士期间成果 | 第67-68页 |