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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于轮廓波变换和非局部均值的SAR图像变化检测
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基于轮廓波变换和非局部均值的SAR图像变化检测
 
     论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-13页
   ·研究背景及意义第7页
   ·SAR 图像变化检测发展现状第7-10页
     ·SAR 图像与光学图像的区别第7-8页
     ·SAR 图像变化检测现有算法第8-10页
   ·SAR 图像变化检测中存在的主要问题第10-11页
   ·论文的主要工作及内容安排第11-13页
第二章 基于非局部均值的差异信息图构造方法第13-23页
   ·引言第13-14页
   ·基于非局部均值的差异信息图构造方法第14-16页
     ·非局部均值思想简介第14-15页
     ·基于非局部均值的差异信息图构造方法第15-16页
   ·实验设置及结果分析第16-22页
     ·仿真参数及 ROC 曲线第16-17页
     ·实验数据介绍第17-19页
     ·差异信息图比较第19-22页
   ·本章小结第22-23页
第三章 基于轮廓波变换的差异信息图构造方法第23-39页
   ·引言第23-24页
   ·基于轮廓波变换的差异图构造方法第24-30页
     ·图像融合简介第24-25页
     ·轮廓波变换简介第25-27页
     ·基于轮廓波变换的图像融合第27页
     ·构造差异信息图第27-30页
   ·实验设置及结果分析第30-38页
     ·仿真参数及 ROC 曲线第30-31页
     ·实验数据介绍第31-32页
     ·实验设置第32-33页
     ·实验结果及分析第33-38页
   ·本章小结第38-39页
第四章 基于非局部均值的模糊聚类变化检测算法第39-53页
   ·引言第39-40页
   ·常用模糊 C 均值聚类算法简介第40-44页
     ·原始模糊 C 均值聚类(FCM)的图像分割算法第40-41页
     ·带有邻域信息约束项的模糊 C 均值算法第41-42页
     ·结合空间信息的模糊 C 均值(FLICM)图像分割算法第42-43页
     ·全局快速模糊 C 均值(FGFCM)图像分割算法第43-44页
   ·结合非局部均值的模糊 C 均值聚类图像分析算法第44-47页
   ·实验设置及结果分析第47-52页
     ·仿真参数第47页
     ·实验数据介绍第47-49页
     ·实验设置第49页
     ·实验结果及分析第49-52页
   ·本章小结第52-53页
第五章 总结与展望第53-55页
   ·本文总结第53-54页
   ·展望第54-55页
致谢第55-57页
参考文献第57-63页
研究生在读期间的研究成果第63-64页

 
 
论文编号BS2006151,这篇论文共64
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