| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 特征提取发展现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 阈值分割发展现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文的主要研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 1.3.1 论文的主要研究内容 | 第15页 |
| 1.3.2 论文的章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 面向对象的遥感影像变化检测 | 第17-22页 |
| 2.1 遥感影像变化检测概述 | 第17-18页 |
| 2.1.1 遥感影像变化检测的基本概念 | 第17-18页 |
| 2.1.2 变化检测存在的困难 | 第18页 |
| 2.2 面向对象的遥感影像变化检测相关概念 | 第18-20页 |
| 2.2.1 影像分割与影像对象 | 第19页 |
| 2.2.2 面向对象的遥感影像变化检测 | 第19-20页 |
| 2.3 精度评价方法 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 影像分割与特征提取 | 第22-40页 |
| 3.1 遥感影像分割 | 第22-28页 |
| 3.1.1 Mean-Shift分割算法 | 第22-23页 |
| 3.1.2 分割尺度 | 第23-25页 |
| 3.1.3 尺度对变化检测的影响 | 第25-28页 |
| 3.2 影像对象的特征提取 | 第28-39页 |
| 3.2.1 影像对象的特征 | 第28-29页 |
| 3.2.2 特征提取 | 第29-32页 |
| 3.2.3 特征对变化检测的影响 | 第32-39页 |
| 3.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 多尺度分割的融合PCA和CVA的变化检测 | 第40-59页 |
| 4.1 相关概念 | 第40-45页 |
| 4.1.1 多尺度分割 | 第40-43页 |
| 4.1.2 主成分分析(PCA) | 第43-44页 |
| 4.1.3 变化矢量分析(CVA) | 第44页 |
| 4.1.4 大津法阈值分割 | 第44-45页 |
| 4.2 多尺度分割的融合PCA和CVA的变化检测 | 第45-48页 |
| 4.2.1 PCA与CVA的融合 | 第45-46页 |
| 4.2.2 多尺度分割的融合PCA和CVA的变化检测流程 | 第46-48页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第48-57页 |
| 4.3.1 全色影像变化检测实验 | 第48-52页 |
| 4.3.2 多光谱影像变化检测实验 | 第52-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 本文研究工作的总结 | 第59-60页 |
| 5.2 对今后研究工作的展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 作者简历 | 第67页 |