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SAR图像降噪与极化SAR图像监督分类研究
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SAR图像降噪与极化SAR图像监督分类研究
论文目录
摘要
第1-6页
ABSTRACT
第6-11页
第一章 绪论
第11-21页
· 简介
第11-13页
· SAR图像降噪的研究意义和现状
第13-15页
· SAR图像分类的意义和研究现状
第15-18页
· 关键技术研究现状
第18-20页
· 论文的研究内容
第20-21页
第二章 SAR图像预处理技术
第21-33页
· 经典降噪算法
第21-23页
· Lee滤波
第22页
· Kuan滤波
第22页
· Gamma-MAP滤波
第22-23页
· 结合2DPCA改进的NLM算法
第23-27页
· 非局部均值算法
第23-25页
· 二维主成分分析
第25页
· 相似集生成
第25-26页
· 算法设计流程
第26-27页
· 评价指标
第27-28页
· 峰值信噪比
第27-28页
· 等效视数
第28页
· 边缘保持指数
第28页
· 结果与讨论
第28-32页
· 仿真图像实验结果
第28-30页
· 真实SAR图像实验结果
第30页
· 算法复杂度分析
第30-32页
· 本章小结
第32-33页
第三章 基于空间金字塔的图像分类
第33-40页
· 金字塔匹配
第33-37页
· BoF算法介绍
第34-35页
· 金字塔匹配核
第35-37页
· 空间金字塔匹配
第37-38页
· 分类基本流程
第38-39页
· 本章小结
第39-40页
第四章 特征的稀疏编码
第40-51页
· 稀疏编码基本理论
第40-42页
· 稀疏优化算法
第42-45页
· 匹配追踪算法
第43页
· 正交匹配追踪
第43-44页
· 基追踪算法
第44-45页
· 学习字典训练方法
第45-47页
· MOD字典
第45-46页
· K-SVD字典
第46-47页
· 字典性能对比分析
第47-50页
· 不同训练方法对字典的影响
第47-48页
· 不同字典对分类结果的影响
第48-50页
· 本章小结
第50-51页
第五章 基于稀疏编码金字塔的极化SAR图像分类
第51-70页
· 极化SAR特征提取
第51-56页
· 极化数据非相干分解
第51-53页
· Freeman分解
第53-54页
· Krogager分解
第54-56页
· 局部线性约束编码
第56-57页
· 线性SVM分类器
第57-59页
· 算法实现过程及步骤
第59-60页
· 实验结果及分析
第60-65页
· 多极化特征SVM分类
第61-63页
· 基于OMP的稀疏编码金字塔分类
第63-64页
· 基于LLC的稀疏编码金字塔分类
第64-65页
· 参数讨论及分析
第65-69页
· 稀疏编码参数对分类结果的影响
第65-68页
· 子块大小对分类结果的影响
第68-69页
· 本章小结
第69-70页
第六章 总结与展望
第70-72页
· 总结
第70-71页
· 展望
第71-72页
致谢
第72-73页
参考文献
第73-78页
读硕期间取得的研究成果
第78 页
本篇论文共
78
页,
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。
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