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基于谱聚类的SAR图像变化检测
 
     论文目录
 
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
   ·研究现状第9-10页
   ·研究内容和创新第10-11页
   ·论文的主要工作和安排第11-14页
第二章 变化检测的基本理论第14-22页
   ·变化检测的基本概念和数学模型第14-15页
     ·基本概念第14页
     ·数学模型第14-15页
   ·变化检测的流程第15-17页
     ·图像预处理第16页
     ·变化检测第16-17页
   ·变化检测的主要方法第17-20页
     ·代数运算的变化检测方法第18-19页
     ·基于图像变换的变化检测方法第19页
     ·基于图像空间特征的变化检测方法第19-20页
     ·基于图像分类的变化检测方法第20页
   ·变化检测的评价指标第20-21页
   ·本章小结第21-22页
第三章 基于非局部差异图和谱聚类的变化检测第22-36页
   ·引言第22-23页
   ·谱聚类算法第23-25页
     ·图划分准则第23-25页
     ·谱聚类算法第25页
   ·基于非局部差异图和谱聚类的变化检测第25-28页
   ·实验结果与分析第28-33页
     ·实验条件第28-29页
     ·实验结果及分析第29-33页
   ·本章小结第33-36页
第四章 基于双边差异图和直方图谱聚类的变化检测第36-52页
   ·引言第36-37页
   ·直方图谱聚类第37-38页
     ·直方图谱聚类的算法框架第37页
     ·直方图谱聚类和传统谱聚类的等价性第37-38页
   ·基于双边差异图和直方图谱聚类的变化检测第38-40页
   ·实验结果与分析第40-51页
     ·实验条件第40-42页
     ·实验结果及分析第42-51页
   ·本章小结第51-52页
第五章 基于低秩矩阵分解和k-均值聚类的变化检测算法第52-62页
   ·引言第52-53页
   ·低秩矩阵分解矩阵算法第53-55页
     ·基于低秩矩阵分解的双边随机投影算法第53-54页
     ·Go Dec算法第54-55页
   ·基于GoDec低秩矩阵分解的变化检测算法第55-56页
   ·实验结果与分析第56-61页
   ·本章小结第61-62页
第六章 总结与展望第62-64页
   ·总结第62页
   ·展望第62-64页
致谢第64-66页
参考文献第66-72页
硕士期间成果第72页

 
论文编号BS1822051,这篇论文共72
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