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SAR图像变化检测算法研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-15页
   ·研究背景和意义第9页
   ·SAR图像简介第9-10页
   ·SAR图像变化检测及其应用第10-12页
   ·SAR图像变化检测研究发展现状第12-13页
   ·本论文的主要工作第13-15页
第二章 基于邻域比值差异图的SAR图像变化检测算法第15-23页
   ·引言第15页
   ·基于邻域信息的比值算子第15-17页
   ·实验设置与结果分析第17-22页
     ·实验的设置第17-20页
     ·差异图的比较第20-22页
   ·本章小节第22-23页
第三章 基于单边统计模型的SAR图像变化检测算法第23-45页
   ·引言第23-24页
   ·单边拟合的目的第24-26页
   ·单边统计模型第26-30页
     ·单边广义高斯模型第28-30页
     ·单边高斯对数(Log-Normal)模型第30页
   ·基于单边拟合思想的阈值方法第30-32页
   ·实验及结果分析第32-43页
     ·实验数据第32-35页
     ·实验对比算法第35-36页
     ·实验结果描述第36-43页
   ·本章小结第43-45页
第四章 基于隐马尔科夫随机场的SAR图像变化检测算法第45-57页
   ·引言第45-46页
   ·隐马尔科夫随机场理论第46-47页
   ·基于隐马尔科夫模型的SAR变化检测算法第47-49页
   ·实验比较与结果分析第49-56页
     ·实验数据第49-51页
     ·实验结果分析第51-56页
   ·本章小结第56-57页
第五章 基于GPU并行的SAR图像变化检测算法第57-75页
   ·引言第57-58页
   ·GPU和OpenCL相关概念第58-60页
     ·图形处理器(GPU)第58-59页
     ·OpenCL标准第59-60页
   ·Log-FLICM算法第60-63页
     ·基于绝对对数比值构造差异图第61页
     ·基于相关FCM改进算法对差异图进行变化检测第61-63页
     ·Log-FLICM算法及实现步骤第63页
   ·PLog-FLICM算法的GPU并行设计第63-67页
     ·构造差异图的GPU并行设计第65页
     ·差异图的归一化第65-66页
     ·FLICM聚类划分差异图第66-67页
   ·实验结果与分析第67-74页
     ·实验数据集第67-69页
     ·实验环境第69页
     ·实验设计第69-70页
     ·实验结果第70-74页
   ·结论第74-75页
第六章 总结与展望第75-77页
致谢第77-79页
参考文献第79-85页
硕士期间成果第85页

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