| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 无监督的SAR图像变化检测 | 第15页 |
| 1.2.2 基于Hadoop的遥感图像处理 | 第15-16页 |
| 1.2.3 异构计算环境下Hadoop的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 研究内容与创新 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的章节内容安排 | 第18-20页 |
| 第二章 相关知识介绍 | 第20-30页 |
| 2.1 SAR图像变化检测基本原理 | 第20页 |
| 2.2 无监督SAR图像变化检测方法 | 第20-22页 |
| 2.3 Hadoop | 第22-28页 |
| 2.3.1 Hadoop分布式文件系统 | 第23-24页 |
| 2.3.2 Hadoop YARN | 第24-25页 |
| 2.3.3 Hadoop MapReduce | 第25-28页 |
| 2.4 协处理器与OpenCL | 第28-29页 |
| 2.5 小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于FLICM的分布式无监督SAR图像变化检测 | 第30-52页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 基于FLICM的无监督SAR图像变化检测 | 第30-32页 |
| 3.3 Hadoop读写图像 | 第32-33页 |
| 3.4 基于Hadoop的Map-FLICM分布式SAR图像变化检测 | 第33-41页 |
| 3.4.1 构造差异图 | 第33-34页 |
| 3.4.2 Map-FLICM分析差异图 | 第34-35页 |
| 3.4.3 实验与分析 | 第35-41页 |
| 3.5 基于MapReduce-FLICM的分布式SAR图像变化检测 | 第41-50页 |
| 3.5.1 MapReduce-FLICM聚类算法 | 第41-44页 |
| 3.5.2 实验与分析 | 第44-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 协处理器加速基于Hadoop的无监督SAR图像变化检测 | 第52-66页 |
| 4.1 引言 | 第52-53页 |
| 4.2 Hadoop与OpenCL的结合 | 第53-54页 |
| 4.3 协处理器加速基于Hadoop的SAR图像变化检测实现 | 第54-60页 |
| 4.3.1 核模糊C均值算法 | 第54-55页 |
| 4.3.2 基于OpenCL的KFCM聚类 | 第55-56页 |
| 4.3.3 协处理器加速MapReduce-KFCM | 第56-58页 |
| 4.3.4 协处理器加速Map-KFCM | 第58-60页 |
| 4.4 实验与分析 | 第60-65页 |
| 4.4.1 实验环境 | 第60页 |
| 4.4.2 正确性验证 | 第60-62页 |
| 4.4.3 性能测试 | 第62-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第66页 |
| 5.2 未来展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 作者简介 | 第74-75页 |
| 1. 基本情况 | 第74页 |
| 2. 教育背景 | 第74页 |
| 3. 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第74-75页 |
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