| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8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 研究背景和研究意义 | 第15页 |
| 1.2 课题的国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 现存算法及其存在的主要问题 | 第17-18页 |
| 1.3.1 差异图构造方面 | 第17-18页 |
| 1.3.2 差异图分析方面 | 第18页 |
| 1.4 现论文的主要内容安排 | 第18-21页 |
| 第二章 遥感图像变化检测处理方法 | 第21-33页 |
| 2.1 引言 | 第21-22页 |
| 2.2 SAR图像变化检测的基础理论知识 | 第22-24页 |
| 2.3 SAR图像变化检测方法 | 第24-32页 |
| 2.3.1 基于像素比较的方法 | 第24-27页 |
| 2.3.2 基于局部统计的方法 | 第27-30页 |
| 2.3.3 融合的方法 | 第30-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于非局部小波信息的SAR图像变化检测 | 第33-45页 |
| 3.1 引言 | 第33-34页 |
| 3.2 基础知识介绍 | 第34-37页 |
| 3.2.1 非局部均值理论介绍 | 第34-35页 |
| 3.2.2 二维离散小波变换（DWT2） | 第35-37页 |
| 3.3 基于非局部小波信息的差异图构造方法 | 第37-39页 |
| 3.4 实验设置和结果分析 | 第39-43页 |
| 3.4.1 实验数据介绍 | 第39页 |
| 3.4.2 实验结果分析 | 第39-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于水平集动态轮廓模型的SAR图像变化检测 | 第45-63页 |
| 4.1 引言 | 第45-49页 |
| 4.2 一些经典的水平集模型 | 第49-53页 |
| 4.2.1 MS模型 | 第49页 |
| 4.2.2 CV动态轮廓模型 | 第49-51页 |
| 4.2.3 LBF模型 | 第51-53页 |
| 4.3 改进的基于水平集的动态轮廓模型 | 第53-56页 |
| 4.3.1 从模糊聚类出发的新的动态轮廓模型 | 第53-55页 |
| 4.3.2 使用梯度流的方法对能量方程求解 | 第55页 |
| 4.3.3 基于水平集动态轮廓模型的SAR图像变化检测的实现流程 | 第55-56页 |
| 4.4 实验结果和分析 | 第56-61页 |
| 4.4.1 实验数据介绍 | 第56页 |
| 4.4.2 实验的参数设置 | 第56页 |
| 4.4.3 实验结果分析 | 第56-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 论文总结 | 第63页 |
| 5.2 未来的工作展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 作者简介 | 第73-74页 |
| 1.基本情况 | 第73页 |
| 2.教育背景 | 第73页 |
| 3.在学期间的研究成果 | 第73-74页 |