| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第12-14页 |
| 缩略语对照表 | 第14-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第17-18页 |
| 1.1.1 SAR图像分割的研究背景及意义 | 第17页 |
| 1.1.2 SAR图像变化检测的研究背景及意义 | 第17-18页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第18-21页 |
| 1.2.1 SAR图像分割的研究现状 | 第18-19页 |
| 1.2.2 SAR图像变化检测的研究现状 | 第19-21页 |
| 1.3 本章主要内容与结构安排 | 第21-23页 |
| 第二章 基于关键像素模糊聚类的SAR图像分割 | 第23-47页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 基于关键像素模糊聚类的SAR图像分割算法 | 第23-29页 |
| 2.2.1 选择关键像素 | 第24-25页 |
| 2.2.2 关键像素的模糊聚类 | 第25-27页 |
| 2.2.3 非关键像素的分割 | 第27-29页 |
| 2.2.4 算法的实现步骤 | 第29页 |
| 2.3 实验结果及分析 | 第29-44页 |
| 2.3.1 参数分析 | 第29-34页 |
| 2.3.2 实验设置 | 第34-37页 |
| 2.3.3 合成SAR图像的实验结果及分析 | 第37-40页 |
| 2.3.4 真实SAR图像的实验结果及分析 | 第40-44页 |
| 2.4 本章小节 | 第44-47页 |
| 第三章 基于改进的Turbo超像素和模糊聚类的SAR图像分割 | 第47-69页 |
| 3.1 引言 | 第47页 |
| 3.2 基于改进的Turbo超像素和模糊聚类的SAR图像分割算法 | 第47-56页 |
| 3.2.1 改进的Turbo超像素 | 第48-51页 |
| 3.2.2 基于关键像素的模糊聚类 | 第51-53页 |
| 3.2.3 超像素类标确定 | 第53-54页 |
| 3.2.4 基于邻域的超像素滤波 | 第54-55页 |
| 3.2.5 算法的实现步骤 | 第55-56页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第56-67页 |
| 3.3.1 实验数据集简介 | 第56-57页 |
| 3.3.2 实验设置 | 第57-58页 |
| 3.3.3 合成SAR图像的实验结果及分析 | 第58-64页 |
| 3.3.4 真实SAR图像的实验结果及分析 | 第64-67页 |
| 3.4 本章小结 | 第67-69页 |
| 第四章 基于模糊聚类与差异图自步学习的SAR图像变化检测 | 第69-91页 |
| 4.1 引言 | 第69页 |
| 4.2 基于模糊聚类与差异图自步学习的SAR图像变化检测算法 | 第69-76页 |
| 4.2.1 图像预分类 | 第70-71页 |
| 4.2.2 选择样本 | 第71-72页 |
| 4.2.3 分类器学习 | 第72-76页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第76-89页 |
| 4.3.1 对比算法与数据集简介 | 第76-78页 |
| 4.3.2 评价标准 | 第78-80页 |
| 4.3.3 参数分析 | 第80-83页 |
| 4.3.4 实验结果及分析 | 第83-89页 |
| 4.4 本章小结 | 第89-91页 |
| 第五章 总结与展望 | 第91-93页 |
| 5.1 工作总结 | 第91页 |
| 5.2 展望 | 第91-93页 |
| 参考文献 | 第93-99页 |
| 致谢 | 第99-101页 |
| 作者简介 | 第101-103页 |
