基于深度神经网络的SAR图像变化检测



基于深度神经网络的SAR图像变化检测

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基于深度神经网络的SAR图像变化检测

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
符号对照表	第11-12页
缩略词对照表	第12-15页
第一章绪论	第15-21页
1.1 研究背景和意义	第15-16页
1.2 合成孔径雷达简介	第16-17页
1.2.1 合成孔径雷达原理	第16页
1.2.2 合成孔径雷达的特点	第16-17页
1.3 深度神经网络介绍	第17-18页
1.4 合成孔径雷达图像变化检测的研究现状	第18-19页
1.5 SAR图像变化检测存在的问题	第19-20页
1.6 论文架构与内容安排	第20-21页
第二章基于空间模糊聚类和深度自编码器的SAR图像变化检测	第21-37页
2.1 理论基础	第21-23页
2.1.1 自动编码器	第21-22页
2.1.2 SAR变化检测问题简述	第22-23页
2.2 算法介绍	第23-28页
2.2.1 差异图的生成	第23-24页
2.2.2 利用空间模糊聚类预分类	第24-26页
2.2.3 选择合适的样本	第26-27页
2.2.4 构造深度自编码器网络	第27-28页
2.3 实验	第28-35页
2.3.1 数据集介绍	第28-30页
2.3.2 评价标准	第30-31页
2.3.3 实验设定	第31页
2.3.4 实验结果及分析	第31-35页
2.4 本章小结	第35-37页
第三章基于卷积神经网络的SAR图像变化检测	第37-53页
3.1 理论基础	第37-39页
3.1.1 卷积神经网络	第37-39页
3.2 算法描述	第39-43页
3.2.1 预分类	第39-40页
3.2.2 生成训练样本	第40-41页
3.2.3 选择合适的伪标签	第41-42页
3.2.4 建立卷积神经网络	第42-43页
3.3 实验	第43-52页
3.3.1 数据集介绍	第43-44页
3.3.2 评价标准	第44页
3.3.3 实验设定	第44-45页
3.3.4 实验结果及分析	第45-50页
3.3.5 参数分析	第50-52页
3.4 本章小结	第52-53页
第四章基于全卷积对称神经网络的非同源图像变化检测	第53-67页
4.1 理论基础	第53-54页
4.1.1 非同源图像的难点	第53-54页
4.1.2 非同源图像变化检测的意义	第54页
4.2 算法介绍	第54-57页
4.2.1 特征提取	第55-56页
4.2.2 网络训练	第56-57页
4.3 实验	第57-65页
4.3.1 数据集介绍	第57-59页
4.3.2 评价标准	第59页
4.3.3 实验设定	第59-60页
4.3.4 实验结果及分析	第60-65页
4.4 本章小结	第65-67页
第五章总结与展望	第67-69页
5.1 研究结论	第67-68页
5.2 研究展望	第68-69页
参考文献	第69-75页
致谢	第75-77页
作者简介	第77-79页

本篇论文共79页，点击这进入下载页面。

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