| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第12-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第16-17页 |
| 1.2 变化检测方法的研究现状和存在问题 | 第17-20页 |
| 1.2.1 变化检测方法的研究现状 | 第17-19页 |
| 1.2.2 SAR图像变化检测研究存在的主要问题 | 第19-20页 |
| 1.3 本文主要工作及安排 | 第20-22页 |
| 第二章 多时相SAR图像变化检测方法 | 第22-32页 |
| 2.1 SAR图像变化检测的一般流程 | 第22-24页 |
| 2.1.1 预处理 | 第22-23页 |
| 2.1.2 变化信息提取 | 第23页 |
| 2.1.3 性能评价 | 第23-24页 |
| 2.2 SAR图像变化检测方法 | 第24-30页 |
| 2.2.1 差异图的生成方法 | 第24-27页 |
| 2.2.2 差异图的分析方法 | 第27-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于多尺度指导图和堆栈去噪自编码器的SAR图像变化检测 | 第32-54页 |
| 3.1 引言 | 第32-34页 |
| 3.2 多尺度指导图生成方法 | 第34-36页 |
| 3.3 堆栈去噪自编码器 | 第36-40页 |
| 3.4 本章方法具体描述 | 第40-42页 |
| 3.5 实验结果和分析 | 第42-53页 |
| 3.5.1 实验数据集 | 第42-44页 |
| 3.5.2 实验参数 | 第44页 |
| 3.5.3 SDAE学习的实验比较分析 | 第44-48页 |
| 3.5.4 本章方法和其它变化检测算法的比较分析 | 第48-53页 |
| 3.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 基于流形学习的堆栈半监督自适应去噪自编码器的SAR图像变化检测 | 第54-76页 |
| 4.1 引言 | 第54-56页 |
| 4.2 流形学习 | 第56-59页 |
| 4.2.1 流形学习算法和线性降维算法比较 | 第56-57页 |
| 4.2.2 LPP算法 | 第57-59页 |
| 4.3 基于流形学习的半监督去噪自编码器 | 第59-61页 |
| 4.4 堆栈半监督自适应去噪自编码器 | 第61-65页 |
| 4.4.1 自适应去噪自编码器 | 第61-62页 |
| 4.4.2 基于堆栈半监督自适应去噪自编码器的变化检测方法 | 第62-65页 |
| 4.5 实验结果和分析 | 第65-74页 |
| 4.5.1 SSADAE和其他自编码器变体比较 | 第65-70页 |
| 4.5.2 本章方法和其他变化检测算法比较 | 第70-74页 |
| 4.6 本章小结 | 第74-76页 |
| 第五章 基于局部统计条件随机场的SAR图像变化检测 | 第76-98页 |
| 5.1 引言 | 第76-78页 |
| 5.2 多尺度多方向融合梯度CKLD算子 | 第78-86页 |
| 5.2.1 CKLD算子 | 第78-80页 |
| 5.2.2 MDGCKLD算子 | 第80-86页 |
| 5.3 改进的局部统计特性条件随机场 | 第86-88页 |
| 5.3.1 条件随机场模型 | 第86-87页 |
| 5.3.2 局部统计特性条件随机场 | 第87-88页 |
| 5.4 基于改进的局部统计特性条件随机场的SAR图像变化检测方法 | 第88-89页 |
| 5.5 实验结果和分析 | 第89-96页 |
| 5.5.1 MDGCKLD算子比较 | 第89-92页 |
| 5.5.2 本章方法和其他方法比较 | 第92-96页 |
| 5.6 本章小结 | 第96-98页 |
| 第六章 总结与展望 | 第98-100页 |
| 6.1 本文总结 | 第98-99页 |
| 6.2 展望 | 第99-100页 |
| 参考文献 | 第100-108页 |
| 致谢 | 第108-110页 |
| 作者简介 | 第110-111页 |
