| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·现状分析 | 第11-12页 |
| ·本文工作 | 第12-13页 |
| ·本论文的组织 | 第13-14页 |
| 第二章 图像变化检测的基本理论 | 第14-30页 |
| ·图像变化检测的基础知识 | 第14-16页 |
| ·变化检测的原理模型 | 第14-15页 |
| ·图像变换检测的数学模型 | 第15-16页 |
| ·变化检测的流程 | 第16-20页 |
| ·数据源的选择 | 第16-17页 |
| ·图像预处理 | 第17-19页 |
| ·提取变化信息 | 第19-20页 |
| ·精度评估 | 第20页 |
| ·图像变化检测的主要方法 | 第20-26页 |
| ·直接比较法 | 第21-22页 |
| ·模型法 | 第22-24页 |
| ·主成份分析法（PCA） | 第24页 |
| ·分类后比较法 | 第24-25页 |
| ·二值掩膜法 | 第25-26页 |
| ·差值图分类法 | 第26页 |
| ·图像变化检测的结果评估 | 第26-28页 |
| ·像素精度评估法 | 第27页 |
| ·面积精度评估法 | 第27-28页 |
| ·Kappa 系数评估法 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 图像多尺度变换 | 第30-40页 |
| ·多尺度分析 | 第30-31页 |
| ·多尺度分析概念 | 第30页 |
| ·图像多尺度分析的方法 | 第30-31页 |
| ·小波变换概述 | 第31-33页 |
| ·小波变换原理 | 第31-33页 |
| ·小波变换性质 | 第33页 |
| ·对偶树复小波变换 | 第33-36页 |
| ·对偶树复小波变化原理 | 第34-35页 |
| ·对偶树复小波变化性质 | 第35-36页 |
| ·小波变换与对偶树复小波变换在图像处理中应用 | 第36-38页 |
| ·在图像融合中的应用 | 第36-37页 |
| ·在图像编码中的应用 | 第37页 |
| ·在图像去噪中的应用 | 第37页 |
| ·在图像水印中的应用 | 第37-38页 |
| ·实验结果与分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于对偶树复小波变换与 PCA 结合的图像变化检测算法 | 第40-49页 |
| ·基于对偶树复小波变换图像变化检测的流程 | 第40-41页 |
| ·对偶树复小波变换对图像的分解 | 第41-43页 |
| ·PCA 对图像特征提取与降维 | 第43-44页 |
| ·k 均值算法对特征分类 | 第44-45页 |
| ·多尺度图像间的融合 | 第45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| ·本文研究工作总结 | 第49页 |
| ·今后研究工作展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 学术成果 | 第54-55页 |
| 中文详细摘要 | 第55-57页 |
| 英文详细摘要 | 第57-59页 |