| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 研究的背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3.1 SAR 影像变化检测研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.2 SAR 影像分割研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 论文研究的内容及结构 | 第15-16页 |
| 1.4.1 论文研究内容 | 第15页 |
| 1.4.2 论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 基于影像分割的 SAR 影像变化检测概述 | 第16-30页 |
| 2.1 SAR 影像的特性 | 第16-18页 |
| 2.1.1 斑点噪声特性 | 第16-17页 |
| 2.1.2 SAR 目标特性 | 第17-18页 |
| 2.2 SAR 影像分割概述 | 第18-21页 |
| 2.2.1 影像分割的定义 | 第18-19页 |
| 2.2.2 SAR 影像的分割方法 | 第19-21页 |
| 2.3 变化检测的基本概念及基本流程 | 第21-29页 |
| 2.3.1 变化检测的预处理 | 第21-22页 |
| 2.3.2 经典的 SAR 影像变化检测方法及其特点 | 第22-28页 |
| 2.3.3 变化检测的评价 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 自适应的 K 均值 MRF 的 SAR 影像分割方法 | 第30-42页 |
| 3.1 K 均值聚类算法 | 第30-31页 |
| 3.2 基于 MRF 分割的理论框架 | 第31-34页 |
| 3.3 迭代求解方法 | 第34-35页 |
| 3.4 改进的 K 均值 MRF 的 SAR 影像分割方法 | 第35-38页 |
| 3.4.1 改进后的 K 均值聚类分割法 | 第36-37页 |
| 3.4.2 自适应的 K 均值 MRF 的 SAR 影像分割算法 | 第37-38页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第38-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 基于联合分割和相对熵的 SAR 影像变化检测 | 第42-52页 |
| 4.1 变化检测流程 | 第42-43页 |
| 4.2 相对熵 | 第43-45页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第45-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 多尺度分割的 M 氏距离 SAR 影像变化检测 | 第52-69页 |
| 5.1 变化检测流程 | 第52-53页 |
| 5.2 M 氏距离 | 第53页 |
| 5.3 多尺度的 SAR 影像分割 | 第53-58页 |
| 5.3.1 多尺度分割思想 | 第53-56页 |
| 5.3.2 异质性指标 | 第56-58页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第58-68页 |
| 5.4.1 影像分割尺度的选取 | 第58-60页 |
| 5.4.2 变化检测结果和分析 | 第60-68页 |
| 5.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 本文研究工作的总结 | 第69页 |
| 6.2 对进一步工作的展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
