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基于深度学习的SAR图像目标识别算法的研究
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基于深度学习的SAR图像目标识别算法的研究
论文目录
致谢
第1-4页
摘要
第4-5页
Abstract
第5-8页
第一章 绪论
第8-12页
· 研究课题的背景和目的意义
第8页
· SAR研究现状
第8-10页
· 本论文主要研究内容及章节安排
第10-12页
第二章 SAR图像去噪处理的研究
第12-29页
· SAR图像相干斑的乘性噪声模型
第12-13页
· SAR图像的几种传统去噪方法
第13-17页
· Lee滤波器去噪
第13-14页
· Kuan滤波器去噪
第14页
· 小波变换去噪
第14-16页
· 基于Contourlet变换去噪
第16-17页
· 基于头脑风暴优化策略的NSCT阀值图像去噪算法
第17-28页
· 非下采样Contourlet(NSCT)变换概述
第17-19页
· 头脑风暴算法的优化及改进
第19-22页
· 基于阀值优化的NSCT自适应图像去噪处理
第22-24页
· 本论文采用改进算法的去噪仿真
第24-26页
· 实验仿真结论与对比分析
第26-28页
· 本章小结
第28-29页
第三章 SAR图像压缩方法改进研究
第29-42页
· SAR图像的几种传统压缩方法
第29-32页
· 基于矢量量化编码的SAR图像压缩
第29-30页
· 基于DCT变换的SAR图像压缩
第30-31页
· 基于小波变换的SAR图像压缩
第31-32页
· 自适应二维隐式稀疏采样的压缩感知算法
第32-37页
· 压缩感知概述
第32页
· 压缩感知理论
第32-33页
· 基于新型稀疏采样的SAR压缩感知算法
第33-37页
· 算法仿真与结论分析
第37-41页
· 算法性能的仿真与分析
第37-40页
· 仿真结论对比分析
第40-41页
· 本章小结
第41-42页
第四章 基于新型深度学习神经网络的SAR图像目标分割及识别方法
第42-58页
· SAR图像分割的定义
第42页
· SAR图像目标识别的难点及传统识别方法的缺点
第42-44页
· 传统深度学习神经网络的缺点
第43页
· 传统支持向量机SVM的缺点
第43-44页
· 传统SOM模型的缺点
第44页
· 深度学习
第44-47页
· 深度学习的基本思想
第45页
· 深度信念网络(Deep Belief Networks,DBNs)
第45-46页
· 深度信念网络的学习
第46-47页
· 广义回归神经网络(GRNN)
第47-49页
· GRNN的理论基础
第47-48页
· GRNN的网络结构
第48-49页
· 基于新型深度学习神经网络的SAR图像目标分割识别
第49-53页
· 受限玻尔兹曼机(RBM)的模型定义
第49-50页
· 受限玻尔兹曼机(RBM)的学习
第50-51页
· 基于改进遗传算法优化的RBM训练
第51-52页
· 基于层叠RBM与GRNN的深度信念神经网络
第52-53页
· 新型深度学习神经网络的性能仿真
第53-57页
· 算法仿真分析
第53-54页
· 仿真结论对比分析
第54-55页
· 算法稳定性对比分析
第55-57页
· 算法鲁棒性对比分析
第57页
· 本章小结
第57-58页
第五章 总结与展望
第58-59页
· 全文总结
第58页
· 研究展望
第58-59页
参考文献
第59-65页
攻读学位期间发表的学术论文
第65页
本篇论文共
65
页,
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