一种基于不确定性推理模型的高分辨率遥感影像变化检测方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| ·变化检测应用的历史及发展趋势 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·变化检测面临的问题 | 第11-12页 |
| ·本文思路及主要工作 | 第12-13页 |
| ·章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 变换检测技术综述 | 第15-24页 |
| ·概述 | 第15-16页 |
| ·目前常用的变化检测方法 | 第16-21页 |
| ·图像差值法 | 第16页 |
| ·图像比值法 | 第16-17页 |
| ·图像回归法 | 第17页 |
| ·植被索引差值法 | 第17-18页 |
| ·内积分析法 | 第18页 |
| ·变化向量分析法 | 第18-19页 |
| ·主分量分析法 | 第19页 |
| ·统计测试法 | 第19页 |
| ·分类后比较法 | 第19-20页 |
| ·直接多时相分类法 | 第20页 |
| ·基于边缘提取的方法 | 第20-21页 |
| ·其他方法 | 第21页 |
| ·各种方法的比较 | 第21-24页 |
| 第三章 不确定性推理模型的设计 | 第24-47页 |
| ·问题的提出 | 第24-25页 |
| ·相关理论的研究 | 第25-32页 |
| ·不确定性推理概述 | 第25-28页 |
| ·概率推理原理 | 第28-30页 |
| ·贝叶斯推理网络 | 第30-32页 |
| ·约束贝叶斯网络模型的提出 | 第32-47页 |
| ·推理模型的图形表达 | 第33-34页 |
| ·不确定性的量度 | 第34-35页 |
| ·证据不确定性的表示 | 第35-36页 |
| ·知识不确定性的表示 | 第36-37页 |
| ·推理计算 | 第37-42页 |
| ·约束贝叶斯网络的构建 | 第42-45页 |
| ·约束贝叶斯网络在变化检测中的应用 | 第45-47页 |
| 第四章 变换检测系统设计及实现 | 第47-71页 |
| ·系统设计思路及流程概述 | 第47-48页 |
| ·预处理 | 第48-50页 |
| ·辐射校正 | 第48-49页 |
| ·配准 | 第49-50页 |
| ·特征选取 | 第50-56页 |
| ·图像差值 | 第51-52页 |
| ·局部匹配度 | 第52-55页 |
| ·局部最大平均差分 | 第55-56页 |
| ·变化判决 | 第56-61页 |
| ·利用约束贝叶斯网络表示知识 | 第57-58页 |
| ·确定初始证据的真值度 | 第58-60页 |
| ·计算结论的真值度 | 第60-61页 |
| ·结果可视化处理 | 第61-64页 |
| ·二值化 | 第61-62页 |
| ·2.数学形态学处理 | 第62-64页 |
| ·变化检测系统的软件实现 | 第64-66页 |
| ·实验结果及分析 | 第66-71页 |
| 第五章 结束语 | 第71-73页 |
| 硕士期间发表的文章 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
