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基于深度脊波神经网络的极化SAR影像地物分类

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基于深度脊波神经网络的极化SAR影像地物分类
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
符号对照表第10-11页
缩略语对照表第11-15页
第一章 绪论第15-21页
  1.1 极化SAR地物分类问题第15-17页
    1.1.1 研究背景及意义第15页
    1.1.2 国内外极化SAR研究现状第15-16页
    1.1.3 极化SAR影像分类的发展第16-17页
  1.2 多尺度几何分析方法第17-18页
  1.3 本文研究内容及结构安排第18-21页
第二章 极化SAR的机理分析第21-37页
  2.1 SAR的成像机理第21页
  2.2 目标极化散射特性第21-23页
    2.2.1 极化协方差矩阵第21-22页
    2.2.2 极化相干矩阵第22-23页
  2.3 极化SAR目标分解第23-27页
    2.3.1 Cloude分解第23-26页
    2.3.2 Freeman-Durden分解第26-27页
  2.4 经典极化SAR地物分类方法第27-36页
    2.4.1 基于H/a 分解的极化SAR地物分类方法第28-29页
    2.4.2 基于人工神经网络的分类方法第29-30页
    2.4.3 基于支撑矢量机的分类方法第30-32页
    2.4.4 基于深度学习的分类方法第32-36页
  2.5 本章小结第36-37页
第三章 基于深度小波神经网络的极化SAR影像地物分类第37-51页
  3.1 引言第37页
  3.2 小波神经网络模型及学习算法第37-40页
    3.2.1 小波变换与多分辨分析第37-39页
    3.2.2 小波神经网络模型及学习算法第39-40页
  3.3 基于深度小波神经网络的极化SAR影像地物分类第40-44页
    3.3.1 基于深度小波神经网络的模型与学习算法第40-44页
    3.3.2 基于深度小波神经网络的极化SAR影像地物分类第44页
  3.4 实验结果及分析第44-50页
    3.4.1 美国旧金山海湾地区实验结果第44-45页
    3.4.2 荷兰Flevoland地区实验结果第45-48页
    3.4.3 德国Oberpfaffenhofen小镇地区实验结果第48-50页
  3.5 本章小结第50-51页
第四章 基于深度脊波神经网络的极化SAR影像地物分类第51-65页
  4.1 引言第51页
  4.2 脊波神经网络模型及学习算法第51-56页
    4.2.1 脊波变换分析第52页
    4.2.2 脊波神经网络模型及学习算法第52-56页
  4.3 基于深度脊波神经网络的极化SAR影像地物分类第56-58页
    4.3.1 基于深度脊波神经网络的模型及学习算法第56-58页
    4.3.2 基于深度脊波神经网络的极化SAR影像地物分类第58页
  4.4 实验结果及分析第58-64页
    4.4.1 美国旧金山海湾地区实验结果第58-60页
    4.4.2 荷兰Flevoland地区实验结果第60-62页
    4.4.3 德国Oberpfaffenhofen小镇地区实验结果第62-64页
  4.5 本章小结第64-65页
第五章 基于NSCT和深度量子脊波神经网络的极化SAR影像地物分类第65-77页
  5.1 引言第65页
  5.2 基于NSCT的纹理特征提取方法第65-68页
    5.2.1 非抽样金字塔滤波器第66-67页
    5.2.2 非抽样方向滤波器第67-68页
    5.2.3 基于NSCT的极化SAR影像纹理特征提取方法第68页
  5.3 基于深度量子脊波神经网络的极化SAR影像地物分类第68-70页
  5.4 实验结果及分析第70-76页
    5.4.1 美国旧金山海湾地区实验结果第70-72页
    5.4.2 荷兰Flevoland地区实验结果第72-74页
    5.4.3 德国Oberpfaffenhofen小镇地区实验结果第74-76页
  5.5 本章小结第76-77页
第六章 总结与展望第77-79页
  6.1 主要工作及创新点第77页
  6.2 后续研究工作第77-79页
参考文献第79-85页
致谢第85-87页
作者简介第87-88页

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