| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 论文研究的背景 | 第14-15页 |
| 1.2 SAR图像变化检测的研究现状与发展趋势 | 第15-16页 |
| 1.2.1 SAR图像变化检测的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 SAR图像变化检测的发展趋势 | 第16页 |
| 1.3 SAR图像变化检测的应用领域 | 第16-17页 |
| 1.4 论文的主要内容和结构安排 | 第17-20页 |
| 第二章 SAR图像变化检测理论 | 第20-28页 |
| 2.1 SAR图像简要介绍 | 第20-22页 |
| 2.1.1 SAR成像原理 | 第20-21页 |
| 2.1.2 SAR图像相干斑点噪声 | 第21-22页 |
| 2.2 SAR图像变化检测算法 | 第22-26页 |
| 2.2.1 算法定义与设计原则 | 第22-23页 |
| 2.2.2 算法内容与流程 | 第23-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 SAR图像特征提取与非平稳分析 | 第28-44页 |
| 3.1 特征提取 | 第28-30页 |
| 3.2 SAR图像非平稳性划分 | 第30-36页 |
| 3.2.1 非平稳性区域划分方法分类 | 第30-32页 |
| 3.2.2 算法理论基础与算法流程 | 第32-36页 |
| 3.3 仿真实验及结果分析 | 第36-42页 |
| 3.4 本章总结 | 第42-44页 |
| 第四章 基于非平稳分析与SVM的SAR图像变化检测 | 第44-52页 |
| 4.1 算法理论基础 | 第44-46页 |
| 4.1.1 SVM原理 | 第44-46页 |
| 4.1.2 核函数 | 第46页 |
| 4.2 算法模型构建 | 第46-48页 |
| 4.3 仿真实验与结果分析 | 第48-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 基于非平稳分析与CRF模型的SAR图像变化检测 | 第52-64页 |
| 5.1 算法理论基础 | 第52-54页 |
| 5.1.1 邻域系统介绍 | 第52-53页 |
| 5.1.2 基于非平稳分析与CRF模型的定义 | 第53-54页 |
| 5.2 算法模型构建 | 第54-57页 |
| 5.2.1 一元势能函数构建 | 第54-55页 |
| 5.2.2 二元势能函数构建 | 第55-57页 |
| 5.3 参数估计与算法流程 | 第57-59页 |
| 5.3.1 参数估计 | 第57-58页 |
| 5.3.2 算法流程 | 第58-59页 |
| 5.4 仿真实验与结果分析 | 第59-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-64页 |
| 第六章 基于非平稳分析与HCRF模型的SAR图像变化检测 | 第64-74页 |
| 6.1 算法理论基础 | 第64-66页 |
| 6.2 模型构建 | 第66-67页 |
| 6.3 参数估计与算法流程 | 第67-69页 |
| 6.3.1 参数估计 | 第67-68页 |
| 6.3.2 算法流程 | 第68-69页 |
| 6.4 仿真实验与结果分析 | 第69-73页 |
| 6.5 本章小结 | 第73-74页 |
| 第七章 结论与展望 | 第74-76页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第74-75页 |
| 7.2 课题的展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 作者简介 | 第80-81页 |
