| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| §1.1 研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| §1.2 变化检测国内外研究综述 | 第10-12页 |
| ·变化检测方法的现状 | 第10-11页 |
| ·变化检测存在的困难 | 第11-12页 |
| §1.3 本文研究的主要内容 | 第12-14页 |
| 第二章 遥感影像变化检测方法综述 | 第14-23页 |
| §2.1 变化检测的基本概念 | 第14-15页 |
| ·基本概念 | 第14-15页 |
| §2.2 变化检测的流程 | 第15页 |
| ·影像配准 | 第15页 |
| ·辐射校正 | 第15页 |
| ·变化检测 | 第15页 |
| ·精度评估 | 第15页 |
| §2.3 变化检测方法综述 | 第15-22页 |
| ·分类比较法 | 第16-17页 |
| ·基于像素级的灰度变化检测 | 第17-21页 |
| ·特征级变化检测 | 第21页 |
| ·可视化方法 | 第21页 |
| ·整体特征变化检测 | 第21-22页 |
| §2.4 传统算法的局限性 | 第22-23页 |
| 第三章 变化检测阈值选取方法 | 第23-55页 |
| §3.1 传统阈值选择方法 | 第23-29页 |
| ·循环分割法 | 第24页 |
| ·最大类间方差自动阈值 | 第24-26页 |
| ·最佳熵自动阈值 | 第26-28页 |
| ·矩不变自动阈值法 | 第28-29页 |
| §3.2 基于最小错误率的贝叶斯决策的自动阈值选择法 | 第29-43页 |
| ·基于最小错误率的贝叶斯决策理论 | 第29-30页 |
| ·KI最佳阈值选择算法 | 第30-34页 |
| ·EM迭代阈值选择算法 | 第34-39页 |
| ·简化Parzen窗口估计阈值选择法 | 第39-43页 |
| §3.3 各种阈值选择算法实验及分析 | 第43-55页 |
| 第四章 基于空间邻域的变化检测算法 | 第55-72页 |
| §4.1 概率松弛迭代算法 | 第55-58页 |
| ·概率松弛迭代算法 | 第55-57页 |
| ·基于概率松弛迭代的变化检测算法 | 第57-58页 |
| §4.2 基于马尔科夫随机场模型的变化检测算法 | 第58-63页 |
| ·马尔科夫随机场(MRF) | 第58-60页 |
| ·吉布斯随机场(GRF) | 第60-61页 |
| ·基于马尔科夫随机场模型的变化检测算法 | 第61-63页 |
| §4.3 ICM迭代算法 | 第63-64页 |
| §4.4 模拟退火算法 | 第64-66页 |
| §4.5 实验结果与分析 | 第66-72页 |
| 第五章 基于边缘特征和灰度信息的变化检测方法 | 第72-78页 |
| §5.1 概述 | 第72页 |
| §5.2 基于边缘特征和灰度信息的变化检测算法 | 第72-74页 |
| ·基于边缘特征变化检测 | 第72-74页 |
| ·基于灰度信息的变化检测 | 第74页 |
| ·得到变化的特征 | 第74页 |
| §5.3 实验结果及其分析 | 第74-76页 |
| §5.4 结论 | 第76-78页 |
| 第六章 总结与展望 | 第78-80页 |
| §6.1 本文的研究工作总结 | 第78-79页 |
| §6.2 对今后研究工作的展望 | 第79-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 致谢 | 第85页 |