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基于数学框架理论的SAR图像融合与变化检测方法研究
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基于数学框架理论的SAR图像融合与变化检测方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-8页
符号对照表第12-13页
缩略语对照表第13-16页
第一章 绪论第16-24页
　　　　1.1 研究背景与意义第16-17页
　　　　1.2 国内外研究现状第17-21页
　　　　　　　　1.2.1 数学框架理论的产生及发展第17-18页
　　　　　　　　1.2.2 图像融合的研究历史与现状第18-20页
　　　　　　　　1.2.3 SAR图像变化检测的研究历史与现状第20-21页
　　　　1.3 本文的主要工作和内容安排第21-24页
第二章 SAR成像基础与数学框架理论第24-36页
　　　　2.1 引言第24页
　　　　2.2 SAR成像基本原理第24-26页
　　　　2.3 SAR图像的降质因子分析第26-27页
　　　　2.4 数学框架理论基础第27-34页
　　　　　　　　2.4.1 框架的定义第27-28页
　　　　　　　　2.4.2 框架算子及其重建原理第28-29页
　　　　　　　　2.4.3 小波框架的定义第29-30页
　　　　　　　　2.4.4 小波框架变换的分解与重构第30-34页
　　　　2.5 本章小结第34-36页
第三章 基于框架的SAR图像序列融合重建方法研究第36-60页
　　　　3.1 引言第36页
　　　　3.2 图像融合概述第36-41页
　　　　　　　　3.2.1 图像融合概念和流程第36-39页
　　　　　　　　3.2.2 图像融合质量评价标准第39-41页
　　　　3.3 基于框架的SAR图像重建原理第41-42页
　　　　3.4 基于框架的SAR图像序列融合重建方法第42-47页
　　　　　　　　3.4.1 图像融合预处理第42-44页
　　　　　　　　3.4.2 图像重建的不适定性及正则化原理第44-45页
　　　　　　　　3.4.3 基于框架的迭代正则化图像重建第45-47页
　　　　3.5 实验结果与分析第47-58页
　　　　　　　　3.5.1 模拟图像融合结果分析第47-54页
　　　　　　　　3.5.2 实测图像融合结果分析第54-58页
　　　　3.6 本章小结第58-60页
第四章 基于小波框架融合的SAR图像变化检测方法研究第60-74页
　　　　4.1 引言第60页
　　　　4.2 变化检测概述第60-63页
　　　　　　　　4.2.1 变化检测概念和流程第60-62页
　　　　　　　　4.2.2 变化检测的评价指标第62-63页
　　　　4.3 基于小波框架融合差异图和FLICM聚类法的变化检测算法第63-66页
　　　　　　　　4.3.1 传统差异图生成方法第63-64页
　　　　　　　　4.3.2 基于小波框架融合差异图生成第64-65页
　　　　　　　　4.3.3 FLICM聚类原理第65-66页
　　　　4.4 实验结果与分析第66-73页
　　　　　　　　4.4.1 实验数据说明第66-68页
　　　　　　　　4.4.2 实验结果分析第68-73页
　　　　4.5 本章小结第73-74页
第五章 总结与展望第74-76页
　　　　5.1 总结第74-75页
　　　　5.2 展望第71-76页
参考文献第76-80页
致谢第80-82页
作者简介第82-83页

本篇论文共83页，点击这进入下载页面。
 
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