论文目录 | |
摘要 | 第1-6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 研究背景和意义 | 第14页 |
1.2 SAR图像变化检测研究现状 | 第14-17页 |
1.2.1 国内外研究现状 | 第14-16页 |
1.2.2 面临的困难和挑战 | 第16-17页 |
1.3 本文的主要研究工作 | 第17-20页 |
第二章 SAR图像与变化检测理论 | 第20-26页 |
2.1 SAR成像与噪声 | 第20-21页 |
2.1.1 SAR成像简述 | 第20页 |
2.1.2 SAR图像相干斑原理 | 第20-21页 |
2.2 遥感图像变化检测方法 | 第21-26页 |
2.2.1 SAR图像变化检测 | 第21-22页 |
2.2.2 SAR图像变化检测流程 | 第22-26页 |
第三章 基于空洞卷积和平衡损失的SAR图像变化检测 | 第26-48页 |
3.1 引言 | 第26页 |
3.2 卷积神经网络 | 第26-30页 |
3.2.1 卷积神经网络 | 第26-28页 |
3.2.2 空洞卷积神经网络 | 第28-29页 |
3.2.3 ESP模块 | 第29-30页 |
3.3 基于空洞卷积和平衡损失的SAR图像变化检测网络 | 第30-36页 |
3.3.1 U型网络 | 第30-31页 |
3.3.2 改进的U型结构 | 第31-33页 |
3.3.3 损失函数 | 第33-36页 |
3.4 实验与分析 | 第36-45页 |
3.4.1 实验环境与设置 | 第36页 |
3.4.2 实验数据集 | 第36-38页 |
3.4.3 实验结果与分析 | 第38-45页 |
3.4.4 实验结论 | 第45页 |
3.5 本章小结 | 第45-48页 |
第四章 基于OpenCL的 SAR图像变化检测FPGA并行实现及加速优化 | 第48-70页 |
4.1 引言 | 第48页 |
4.2 OpenCL理论规范 | 第48-52页 |
4.2.1 平台模型 | 第49页 |
4.2.2 执行模型 | 第49-51页 |
4.2.3 内存模型 | 第51页 |
4.2.4 编程模型 | 第51-52页 |
4.2.5 FPGA端OpenCL的开发 | 第52页 |
4.3 基于小波变换和模糊聚类的SAR图像变化检测方法 | 第52-59页 |
4.3.1 离散小波变换 | 第52-53页 |
4.3.2 基于离散小波变换的差异图融合 | 第53-57页 |
4.3.3 基于FLICM算法的差异图分析 | 第57-59页 |
4.4 基于小波融合和模糊聚类的FPGA变化检测方法的并行实现与加速优化 | 第59-69页 |
4.4.1 基于小波融合和模糊聚类的变化检测方法 | 第59-60页 |
4.4.2 基于小波融合和模糊聚类的FPGA变化检测方法的并行与优化 | 第60-69页 |
4.5 本章小结 | 第69-70页 |
第五章 总结与展望 | 第70-72页 |
5.1 研究结论 | 第70页 |
5.2 难点与展望 | 第70-72页 |
参考文献 | 第72-76页 |
作者简介 | 第76-77页 |