| 摘要 | 第9-10页 |
| Abstract | 第10页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 SAR图像变化检测技术研究现状 | 第13-19页 |
| 1.2.1 变化检测的主要内容 | 第13-14页 |
| 1.2.2 SAR图像变化检测研究发展现状 | 第14-18页 |
| 1.2.3 变化检测方法存在的主要问题 | 第18-19页 |
| 1.3 论文主要工作和结构 | 第19-20页 |
| 第二章 基于SIFT特征的SAR图像快速配准 | 第20-35页 |
| 2.1 引言 | 第20-22页 |
| 2.2 基于SIFT特征的图像配准方法 | 第22-24页 |
| 2.2.1 尺度空间 | 第22页 |
| 2.2.2 特征点的检测 | 第22-23页 |
| 2.2.3 特征描述向量的构造 | 第23-24页 |
| 2.2.4 SIFT特征匹配 | 第24页 |
| 2.3 快速SIFT特征提取 | 第24-25页 |
| 2.4 特征点筛选 | 第25-26页 |
| 2.4.1 RANSAC算法 | 第25-26页 |
| 2.4.2 最小二乘筛选法 | 第26页 |
| 2.5 配准精度估计 | 第26-27页 |
| 2.6 实验结果及分析 | 第27-34页 |
| 2.7 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 结合结构相似度的自适应多尺度SAR图像变化检测 | 第35-49页 |
| 3.1 引言 | 第35-36页 |
| 3.2 结合尺度信息的特征矢量构造 | 第36-38页 |
| 3.2.1 高斯多尺度变换 | 第36页 |
| 3.2.2 特征矢量构造 | 第36-38页 |
| 3.3 基于结构相似度的最优尺度选择 | 第38-40页 |
| 3.4 模糊C均值聚类 | 第40页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第40-48页 |
| 3.5.1 实验数据介绍 | 第40-42页 |
| 3.5.2 实验过程描述及结果分析 | 第42-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于MRF信息融合的多尺度SAR图像变化检测 | 第49-64页 |
| 4.1 引言 | 第49-50页 |
| 4.2 小波变换 | 第50-53页 |
| 4.2.1 小波分解 | 第50-51页 |
| 4.2.2 小波独立重构 | 第51-53页 |
| 4.3 均值循环迭代分割法 | 第53-54页 |
| 4.4 马尔可夫随机场信息融合 | 第54-55页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第55-62页 |
| 4.5.1 实验结果 | 第55-57页 |
| 4.5.2 对比实验与定量分析 | 第57-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第64页 |
| 5.2 下一步研究方向 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第73页 |