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合成孔径雷达图象变化检测方法研究

第一章 引言第1-18页
 1.1 变化检测方法的发展第9-13页
  1.1.1 分类结果比较法第10页
  1.1.2 直接多时相图象分类法第10页
  1.1.3 图象差值法第10-11页
  1.1.4 图象回归法第11页
  1.1.5 图象比值法第11页
  1.1.6 植被索引差值法第11-12页
  1.1.7 主分量变换法第12页
  1.1.8 变化向量分析法第12-13页
  1.1.9 统计测试法第13页
  1.1.10 其他方法第13页
 1.2 变化检测存在的问题第13-15页
  1.2.1 图象配准和图象校正第13-14页
  1.2.2 门限值的选择第14页
  1.2.3 辐射校正第14页
  1.2.4 精度评估第14页
  1.2.5 随机因素的联合影响第14-15页
 1.3 变化检测技术的评估和比较第15-16页
 1.4 本文研究的内容第16-18页
第二章 合成孔径雷达图象特点和解译第18-26页
 2.1 侧视雷达原理第18-20页
  2.1.1 距离向分辨率第18-19页
  2.1.2 方位向分辨率第19-20页
 2.2 合成孔径雷达图象特点第20-21页
 2.3 影响雷达回波的因素第21-25页
  2.3.1 波长第21-22页
  2.3.2 表面粗糙度第22-23页
  2.3.3 入射角第23-24页
  2.3.4 目标形状第24页
  2.3.5 复介电常数第24-25页
 2.4 雷达图象解译第25-26页
第三章 特征选择第26-49页
 3.1 特征提取与选择第26-27页
 3.2 纹理特征第27-35页
  3.2.1 灰度行程方法第27-28页
  3.2.2 灰度共生矩阵方法第28-35页
  3.2.3 局部统计计算的纹理特征第35页
 3.3 特征选择算法第35-39页
  3.3.1 最优搜索算法第36页
  3.3.2 次优搜索算法第36-39页
 3.4 SAR图象城区环境特点第39-40页
 3.5 实验样本与分析第40-42页
  3.5.1 水第40页
  3.5.2 农田第40页
  3.5.3 平房第40-41页
  3.5.4 矮楼第41页
  3.5.5 高楼第41-42页
 3.6 实验结果与分析第42-49页
  3.6.1 各特征单独分类第42-43页
  3.6.2 特征选择第43-45页
  3.6.3 最佳特征数第45-46页
  3.6.4 最佳特征第46页
  3.6.5 原则第46页
  3.6.6 结果分析第46-49页
第四章 SAR图象分类方法第49-57页
 4.1 贝叶斯决策第49-50页
 4.2 线性判别函数第50页
 4.3 近邻法第50-51页
 4.4 聚类方法第51-52页
  4.4.1 K-均值法第51-52页
  4.4.2 ISODATA法第52页
 4.5 城区环境分析和实验样本第52-53页
  4.5.1 城区环境分析第52页
  4.5.2 实验样本获取第52-53页
  4.5.3 分类要求第53页
 4.6 实验结果及分析第53-55页
  4.6.1 两种分类方法的分类结果第53页
  4.6.2 改进的K近邻法第53-54页
  4.6.3 两种K近邻法的分类结果比较第54页
  4.6.4 分类精度估计第54-55页
 4.7 结论第55-57页
第五章 变化检测第57-73页
 5.1 图象配准技术第57-61页
  5.1.1 多项式方法第58-59页
  5.1.2 插值方法第59-61页
 5.2 现场实地考察与实验数据准备第61-62页
 5.3 采用的变化检测方法第62-63页
  5.3.1 图象差值法第62页
  5.3.2 图象回归法第62-63页
  5.3.3 图象比值法第63页
  5.3.4 分类结果比较法第63页
 5.4 实验结果与分析第63-73页
  5.4.1 图象差值法检测结果第64-65页
  5.4.2 图象比值法检测结果第65页
  5.4.3 分类结果比较法检测结果第65-66页
  5.4.4 几种变化检测方法的比较第66-73页
第六章 结束语第73-74页
参考文献第74-77页
发表的论文第77-78页
致谢第78页

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