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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,点击这进入下载页面
 
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