| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 | 第11-14页 |
| 1.3 主要研究内容及章节安排 | 第14-15页 |
| 第2章 多时相遥感图像变化检测的技术基础和流程 | 第15-24页 |
| 2.1 遥感基础知识 | 第15-16页 |
| 2.2 遥感图像变化检测的基本概念和数学模型 | 第16-17页 |
| 2.2.1 遥感图像变化检测的基本概念 | 第16页 |
| 2.2.2 遥感图像变化检测的数学模型 | 第16-17页 |
| 2.3 遥感图像变化检测的工作流程 | 第17-23页 |
| 2.3.1 数据图像的选择 | 第18-20页 |
| 2.3.2 预处理 | 第20-22页 |
| 2.3.3 变化信息获取 | 第22页 |
| 2.3.4 精度评价 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 小波变换的基本理论 | 第24-33页 |
| 3.1 多分辨率分析基础 | 第24-27页 |
| 3.1.1 信号空间与级数展开 | 第24-25页 |
| 3.1.2 尺度函数 | 第25-26页 |
| 3.1.3 小波函数 | 第26-27页 |
| 3.2 小波变换 | 第27-32页 |
| 3.2.1 小波级数展开 | 第27页 |
| 3.2.2 一维离散小波变换 | 第27-28页 |
| 3.2.3 二维离散小波变换 | 第28-31页 |
| 3.2.4 小波变换在图像处理中的应用 | 第31-32页 |
| 3.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于小波融合和模糊C均值聚类的遥感图像变化检测 | 第33-47页 |
| 4.1 构造差异图像 | 第33-38页 |
| 4.1.1 差值法 | 第33-35页 |
| 4.1.2 对数比值法 | 第35-36页 |
| 4.1.3 小波图像融合方法 | 第36-38页 |
| 4.2 模糊C均值聚类算法 | 第38-40页 |
| 4.3 变化检测方法流程 | 第40-42页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第42-46页 |
| 4.4.1 实验结果 | 第42-44页 |
| 4.4.2 实验分析 | 第44-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 基于非抽样小波变换和模糊局部信息C均值聚类的遥感图像变化检测 | 第47-62页 |
| 5.1 非抽样小波变换 | 第47-52页 |
| 5.1.1 非抽样小波变换概述 | 第47-48页 |
| 5.1.2 非抽样小波变换的分解和重构 | 第48-52页 |
| 5.2 模糊局部信息C均值聚类算法 | 第52-55页 |
| 5.3 变化检测工作流程 | 第55-56页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第56-61页 |
| 5.4.1 实验结果 | 第56-58页 |
| 5.4.2 方法比较 | 第58-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第69页 |