1、“.....是对数比图像的高，对数比图像的宽，∈∈，。实验结果两种算法的定性比较是种基本的分类方法。在本章要比较的两种算法里，分类方法都是采用。主分量分析提取变化信息的能力十分强大，基于和相结合的变化检测算法的率虽然较低，但是抗噪能力差。双树复杂离散小波变换是种多尺度多方向的图像分析方法，基于和相结合的变化检测算法抗噪能力虽然很高，但是率较大。本章所提算法就是为了在这两方面都有所提高。为测试本章提出算法的性能，用两组遥感图像进行对比实验。比较算法是文献和文献给出的。文献所提算法简称为文献所提算法简称为本章所提算法简称为。图是这三种算法的定性比较结果。图的参考图和检测图都是在越南红河获取的。图的噪声点比图和图略少，说明本章提出的算法的检测结果相对比较算法而言更准确。由此可见......”。

2、“.....参考图像检测图像文献检测算法文献检测算法本章所提算法检测算法图不同方法的检测结果比较算法性能的定量比较为了定量比较两个算法性能，首先选择了抗噪性能这个标准。幅大小为的图像，对其添加种噪声高斯噪声或者斑点噪声得到图像，那么这两幅图像的峰值信噪比定义为检测算法的抗噪性能可由两种变化检测结果和之间的差异来衡量。输入两幅图像和，对加入噪声得到。输入和，得到输入和，得到。检测算法的抗噪性能可由下式来确定由图和图知......”。

3、“.....在∈，的范围内，本章算法的抗噪性能虽然比具有抗噪能力明显优势的方法的高的不多，但是比方法的就有显著的提高。说明本章算法的抗噪性能有所提高。图不同程度的斑点噪声下的抗噪性能比较图不同程度零均值高斯噪声下的抗噪性能比较算法性能的定量比较二种变化检测方法检测的结果为，关于这种变化的地面真实变化参考图是，它们作差，得到差值图。差值图中元素值为的元素个数总和归化后是误检率，即简称为差值图中元素值为的元素个数总和归化后是漏检率，即简称为地面真实变化参考图是中元素值为的元素个数总和归化后是变化率，即简称为用函数进行元素个数统计。误检率和漏检率之和定义为率，即简称为。定义个统计量率与变化率的比值，即简称为。为了定量比较两个算法性能，选择了率与变化率的比值这个标准......”。

4、“...........”。

5、“.....从实验结果可知，本章算法的检测率比方法的至少低个百分点，比方法的至少低个百分点。本章算法的检测精确度虽然比具有检测精确度明显优势的算法好的不多，但是比算法的检测精确度提高的比较明显。说明本章算法的检测精确有所提高。表检测率实验分析非下采样变换能够较好地抓住图像的内在几何结构，并且具有位移不变性。与此同时，由于的多尺度多方向分解，使得具有局部性方向性和各向异性。特别是在噪声环境下提取特征信息，所以在变化检测的抗噪性能方面功不可没。改进的模糊聚类网络是聚类分析常用的方法，具有精度高收敛速度快的优点。所以在变化检测的准确性方面功不可没。但是由于的多尺度多方向分解的分解量大，使得改进的模糊聚类网络的收敛速度快的优点没有体现出来。所以本章算法的时间比较慢......”。

6、“.....充分结合这两种方法的优势，使得本章算法相对比较算法而言，具有更高的抗噪能力和检测精确度。变化检测算法的率虽然较低，但是抗噪能力差。变化检测算法抗噪能力虽然很高，但是率较大。本章算法的抗噪性能虽然比具有抗噪能力明显优势的方法的高的不多，但是比方法的就有显著的提高。说明本章算法的抗噪性能有所提高。本章算法的检测精确度虽然比具有检测精确度明显优势的算法好的不多，但是比算法的检测精确度提高的比较明显。说明本章算法的检测精确有所提高。结论本章首次将非下采样变换和上下截集模糊聚类网络相结合。该算法采用非下采样变换提取多尺度和多方向纹理，每个纹理与对数比图像中的每个象素相对应，并采用上下截集模糊聚类网络将这些多尺度和多方向纹理分为变化类与未变化类两类，最终得到变化检测图像。比较算法是文献和文献给出的。由实验分析可知，本章算法相对比较算法而言......”。

7、“.....第六章总结与展望三种变化检测算法的比较三种算法的定性比较用两组遥感图像，将第三四五章所提出的变化检测算法进行对比实验。第三章所提出的算法是将主分量分析和上下截集模糊聚类网络这两种方法相结合，简称为第四章所提出的算法是将非下采样变换和脉冲耦合神经网络这两种方法相结合，简称为第五章所提出的算法是将非下采样变换和上下截集模糊聚类网络相结合，简称为。图是以上三种算法的两组图像的比较结果。三种算法性能的定量比较为了定量比较三个算法性能，本文首先选择了抗噪性能这个标准。幅大小为的图像，对其添加种噪声高斯噪声或者斑点噪声得到图像......”。

8、“.....输入两幅图像和，对加入噪声得到。输入和，得到输入和，得到。检测算法的抗噪性能可由下式来确定由图图和表可以看出从整体趋势来看，不包括个别的区间段，对于零均值高斯噪声，在∈，的范围内，有更强的抗噪性能对于斑点噪声，在∈，的范围内，有更强的抗噪性能。图不同程度的斑点噪声下的抗噪性能比较图不同程度零均值高斯噪声下的抗噪性能比较表不同程度不同噪声下的抗噪性能比较三种算法性能的定量比较二种变化检测方法检测的结果为，关于这种变化的地面真实变化参考图是，它们作差，得到差值图......”。

9、“.....即简称为差值图中元素值为的元素个数总和归化后是漏检率，即简称为地面真实变化参考图是中元素值为的元素个数总和归化后是变化率，即简称为用函数进行元素个数统计。误检率和漏检率之和定义为率，即简称为。定义个统计量率与变化率的比值，即简称为。为了定量比较两个算法性能，选择了率与变化率的比值这个标准......”。