文档介绍：本人签名:娇灯嗖穇日期—丝丝止止日期知:篿西安电子科技大学学位论文独创性虼葱滦声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德,本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果;也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切的法律责任。关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件,允许查阅和借阅论文;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证,毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。C艿穆畚脑诮饷芎笞袷卮斯娑本学位论文本人签名:导师签名:年解密后适用本授权书。日期糽簂
二———一、彬』摘要近年来,合成孔径雷达琒言嚼丛焦惴旱挠τ糜诒化检测领域。本文研究了基于差异图像分析的枷癖浠觳獾墓丶际酰括差异影像图的构造、差异图的分析和涉及实时性应用的变化检测并行计算技术。具体研究内容阐述如下:岢隽艘恢只谛〔ㄍ枷袢诤系牟钜焱脊乖旆椒ā8梅椒ㄒ谰菥当炔钜图和对数比差异图各自特点,利用小波多尺度融合得到了新的差异图。小波图像融合利用均值算子和小波系数局部能量最小规则对两种差异图的优点进行合理的融合,有效抑制了斑点噪声并提高了变化类和非变化类的可分性。岢隽艘恢钟糜诓钜焱挤治龅木植啃畔⒛:鼵均值聚类改进算法。该方法从聚类的角度对变化检测问题进行研究,将枷癖浠觳獾牟钜焱挤治鲎;为图像分割问题。在聚类过程中,新方法充分利用了邻域灰度信息和邻域空间信息,能够有效的克服噪声影响并增强聚类性能,在噪声免疫和图像细节保留上达到了很好的平衡。攵許图像变化检测中的海量数据实时性处理以及聚类算法时间复杂度较高的问题,提出了一种基于旱木劾嗨惴ú⑿屑扑惴椒ā;贕集群的并行化方法采用的编程模型,先将待聚类的差异影像图分配到集群的各个计算节点中,然后在计算节点中利用胁⑿屑扑恪8梅椒芄有效的降低算法执行时间,在海量图像数据变化检测的应用中具有非常重要的实关键词:变化检测合成子独状镄〔ㄍ枷袢诤夏:鼵均值际意义。
摘要
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目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.研究背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯枷癖浠觳飧攀觥枷癖浠觳庋芯糠⒄瓜肿础枷癖浠觳庖话懔鞒獭枷癖浠觳饧钢志浞椒ā枷癖浠觳獯嬖诘闹饕N侍狻变化检测的精度评估⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.论文的主要内容与结构安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第二章基于小波图像融合的差异图构造方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.基于小波图像融合构造差异图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⑿〔⑿〔⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.笛榻峁头治觥本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第三章基于模糊稻劾嗨惴ǖ谋浠觳夥椒ā引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.模糊稻劾嗨惴ā基于局部信息的模糊稻劾嗨惴ā目录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯.⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯..⋯.⋯.⋯.⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯.⋯⋯⋯.⋯⋯⋯.⋯...
.焖倌:鼵均值聚类算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...冉〉哪:植啃畔均值聚类算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..慕奈冉∧:植啃畔均值聚类算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.实验及分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。第四章基于旱木劾嗨惴ú⑿屑扑恪引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯翰⑿屑扑恪瓽异构系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一焊攀觥蚪椤简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.稳健模糊局部信息稻劾喔慕惴ǖ牟⑿屑扑