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基于空洞卷积和FPGA的SAR图像变化检测

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基于空洞卷积和FPGA的SAR图像变化检测
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

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