| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·研究现状和存在问题 | 第9-12页 |
| ·变化检测研究现状 | 第9-11页 |
| ·变化检测存在的问题 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-14页 |
| 第二章 两时相遥感图像变化检测方法 | 第14-20页 |
| ·变化检测的处理流程 | 第14-16页 |
| ·数据预处理 | 第14-15页 |
| ·变化信息的检测 | 第15页 |
| ·后处理 | 第15页 |
| ·变化检测性能评价 | 第15-16页 |
| ·现有的主要变化检测方法 | 第16-19页 |
| ·基于代数运算的变化检测方法 | 第16-17页 |
| ·基于特征的变化检测方法 | 第17页 |
| ·基于变换的变化检测方法 | 第17-18页 |
| ·基于模型的变化检测方法 | 第18页 |
| ·其他方法 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于区域与 Kmeans 聚类的遥感图像变化检测方法 | 第20-40页 |
| ·引言 | 第20-22页 |
| ·邻域滤波与最大熵原理 | 第22-23页 |
| ·区域的提取与区域特征的计算 | 第23-30页 |
| ·本章方法具体描述 | 第30-31页 |
| ·实验结果及分析 | 第31-39页 |
| ·实验数据集 | 第31-33页 |
| ·实验结果及分析 | 第33-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于双字典交叉稀疏表示的遥感图像变化检测方法 | 第40-56页 |
| ·引言 | 第40-42页 |
| ·超完备字典与稀疏表示 | 第42-45页 |
| ·本章方法具体描述 | 第45-47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 基于字典学习及稀疏表示的遥感图像变化检测方法 | 第56-68页 |
| ·引言 | 第56-58页 |
| ·字典的训练 | 第58-60页 |
| ·本章方法具体描述 | 第60-61页 |
| ·实验结果及分析 | 第61-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·本文工作与总结 | 第68-69页 |
| ·展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 作者在读期间的研究成果 | 第78-79页 |
