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极化SAR影像分类方法研究
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极化SAR影像分类方法研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-10 页
1 绪论第10-24 页
　　· 研究目的第10 页
　　· 研究意义第10 页
　　· 国内外研究现状第10-13 页
　　· 技术路线第13 页
　　· 论文结构安排第13-15 页
　　· 研究区和数据情况及数据量化第15-24 页
　　　　· 研究区概况第15-16 页
　　　　· 数据情况第16-20 页
　　　　· SAR 数据量化显示新方法第20-24 页
2 极化 SAR 基本理论第24-38 页
　　· SAR 成像机理第24-26 页
　　· 电磁波极化的表征第26-32 页
　　　　· Jones 矢量第29-30 页
　　　　· Stokes 矢量第30-31 页
　　　　· Poincare 球第31-32 页
　　· 目标的变极化效应第32-37 页
　　　　· 极化散射矩阵第32-33 页
　　　　· Mueller 矩阵第33-34 页
　　　　· stokes 矩阵第34-36 页
　　　　· 极化协方差矩阵和极化相干矩阵第36-37 页
　　· 本章小结第37-38 页
3 极化 SAR 相干斑抑制方法研究第38-55 页
　　· 相干斑噪声的产生机理第38-40 页
　　· SAR 数据的统计特性第40-41 页
　　· 极化 SAR 滤波方法第41-47 页
　　　　· 高斯滤波第41-43 页
　　　　· 基于各向异性的扩散方程去噪方法研究第43-45 页
　　　　· 极化白化滤波第45-47 页
　　· 大影像自适应极化 Lee 滤波第47-50 页
　　· 实验结果及定量评价第50-54 页
　　　　· 实验结果第50-52 页
　　　　· 定量评价指标第52-53 页
　　　　· 评价结果第53-54 页
　　· 本章小结第54-55 页
4 极化 SAR 影像分类方法第55-95 页
　　· 基于像素的极化 SAR 影像分类方法研究第55-73 页
　　　　· 基于 Wishart 分布的极化 SAR 影像监督分类算法研究第55-58 页
　　　　· 基于马尔可夫随机场的极化 SAR 分类方法研究第58-63 页
　　　　· 基于 GLCM 和 SVM 的多尺度极化 SAR 影像分类方法研究第63-73 页
　　· 基于面向对象的极化 SAR 影像监督分类方法研究第73-81 页
　　　　· 面向对象的基本思想第74-75 页
　　　　· 区域生长算法第75-76 页
　　　　· 高斯马尔可夫随机场(Gauss-MRF)第76-77 页
　　　　· 基于 Gauss-MRF 的对象合并第77-78 页
　　　　· 面向对象的极化 SAR 影像监督分类第78-81 页
　　· 对比试验与分析第81-87 页
　　　　· 基于像素与面向对象的极化分类方法对比实验第82-84 页
　　　　· 不同滤波方法去噪后极化数据的面向对象分类结果第84-86 页
　　　　· 试验结果分析第86-87 页
　　· 基于 DEM 与面向对象技术的 SAR 影像上阴影和水体区分第87-93 页
　　　　· 基于 DEM 信息的阴影对象和水体对象的区分第88-90 页
　　　　· 算法流程第90-91 页
　　　　· 实验结果及分析第91-93 页
　　· 本章小结第93-95 页
5 结论与展望第95-97 页
　　· 结论第95-96 页
　　· 展望第96-97 页
攻读硕士学位期间公开发表的学术论文第97-98 页
致谢第98-100 页
参考文献第100-104 页

本篇论文共104页，点击这进入下载页面。
 
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