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基于曲线波DSN的极化SAR影像变化检测 |
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| 论文目录 |
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| 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14-24页 | | 1.1 研究背景和意义 | 第14-15页 | | 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 | | 1.2.1 极化SAR影像变化检测研究现状 | 第15-16页 | | 1.2.2 深度学习的研究现状 | 第16-17页 | | 1.3 极化SAR影像的基础知识 | 第17-20页 | | 1.3.1 极化波的表示方式 | 第17-19页 | | 1.3.2 极化SAR影像的数据表示 | 第19-20页 | | 1.4 深度学习的基本知识 | 第20-21页 | | 1.5 基于深度学习的极化SAR影像变化检测算法 | 第21-22页 | | 1.6 变化检测的评价指标 | 第22页 | | 1.7 本文主要内容与安排 | 第22-24页 | | 第二章 基于DSN的极化SAR影像变化检测 | 第24-46页 | | 2.1 引言 | 第24页 | | 2.2 本章拟解决的问题 | 第24-25页 | | 2.3 深度堆栈网络的基础知识 | 第25-28页 | | 2.4 本章算法实现步骤 | 第28-31页 | | 2.5 实验设置 | 第31-35页 | | 2.6 实验结果及分析 | 第35-45页 | | 2.7 本章小结 | 第45-46页 | | 第三章 基于曲线波DCSN的极化SAR影像变化检测 | 第46-68页 | | 3.1 引言 | 第46页 | | 3.2 本章拟解决的问题 | 第46-47页 | | 3.3 曲线波变换算法 | 第47-48页 | | 3.3.1 曲线波变换理论 | 第47-48页 | | 3.3.2 曲线波变换应用 | 第48页 | | 3.4 卷积神经网络的基础知识 | 第48-49页 | | 3.5 深度卷积堆栈网络 | 第49-51页 | | 3.6 本章算法实现步骤 | 第51-54页 | | 3.7 实验设置 | 第54-55页 | | 3.8 实验结果及分析 | 第55-67页 | | 3.9 本章小结 | 第67-68页 | | 第四章 基于SOM_Kmeans和Wishart-DCSN的极化SAR影像变化检测 | 第68-90页 | | 4.1 引言 | 第68页 | | 4.2 本章拟解决的问题 | 第68-69页 | | 4.3 典型聚类算法详述 | 第69-71页 | | 4.3.1 Kmeans算法 | 第69页 | | 4.3.2 SOM算法 | 第69-71页 | | 4.3.3 SOM_Kmeans算法 | 第71页 | | 4.4 极化SAR影像Wishart分布特性 | 第71-72页 | | 4.5 本章算法实现步骤 | 第72-74页 | | 4.5.1 数据预处理 | 第72-73页 | | 4.5.2 伪类标的获取 | 第73页 | | 4.5.3 样本选择 | 第73-74页 | | 4.5.4 构建网络 | 第74页 | | 4.6 实验设置 | 第74-75页 | | 4.7 实验结果及分析 | 第75-88页 | | 4.8 参数分析 | 第88-89页 | | 4.9 本章小结 | 第89-90页 | | 第五章 总结与展望 | 第90-92页 | | 5.1 工作总结 | 第90-91页 | | 5.2 未来研究展望 | 第91-92页 | | 参考文献 | 第92-96页 | | 致谢 | 第96-98页 | | 作者简介 | 第98-99页 |
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论文编号BS4013883，这篇论文共99页
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