| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.1 SAR图像变化检测的历史和现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 多目标SAR图像变化检测 | 第17页 |
| 1.3 SAR图像变化检测中存在的问题 | 第17-18页 |
| 1.4 主要研究内容与结构安排 | 第18-21页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第18页 |
| 1.4.2 本文的工作安排 | 第18-21页 |
| 第二章 基于波动参数划分的SAR图像变化检测 | 第21-37页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 变化检测的基本概念 | 第21-22页 |
| 2.3 基于波动参数划分的SAR图像变化检测方法 | 第22-28页 |
| 2.3.1 算法流程图 | 第22页 |
| 2.3.2 构造差异图 | 第22-26页 |
| 2.3.3 模糊c均值聚类算法 | 第26-28页 |
| 2.3.4 邻域纠错方法 | 第28页 |
| 2.4 实验结果和分析 | 第28-35页 |
| 2.4.1 实验数据 | 第28-30页 |
| 2.4.2 实验对比方法 | 第30页 |
| 2.4.3 评价指标 | 第30-31页 |
| 2.4.4 实验结果和分析 | 第31-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 基于集成学习的多目标优化SAR图像变化检测 | 第37-55页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 基于集成学习的多目标优化SAR图像变化检测方法 | 第37-45页 |
| 3.2.1 算法流程图 | 第38页 |
| 3.2.2 多目标优化 | 第38-43页 |
| 3.2.3 集成学习 | 第43-45页 |
| 3.3 实验结果和分析 | 第45-53页 |
| 3.3.1 实验数据 | 第45-46页 |
| 3.3.2 实验对比方法 | 第46页 |
| 3.3.3 实验结果和分析 | 第46-53页 |
| 3.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第四章 基于深信度网络的多目标优化SAR图像变化检测 | 第55-73页 |
| 4.1 引言 | 第55页 |
| 4.2 基于深信度网络的多目标优化SAR图像变化检测方法 | 第55-59页 |
| 4.2.1 算法流程图 | 第56页 |
| 4.2.2 深信度网络 | 第56-59页 |
| 4.3 实验结果和分析 | 第59-71页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第59-60页 |
| 4.3.2 实验对比方法 | 第60-61页 |
| 4.3.3 实验结果和分析 | 第61-71页 |
| 4.4 本章小结 | 第71-73页 |
| 第五章 总结与展望 | 第73-77页 |
| 5.1 工作总结 | 第73-76页 |
| 5.2 展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 作者简介 | 第83-84页 |
