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多维度SAR成像数据的几何建模方法研究

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多维度SAR成像数据的几何建模方法研究
论文目录
 
第1-4页
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-12页
第一章 绪论第12-20页
  · 选题的背景与意义第12页
  · 多维度SAR数据的采集原理及数据特点第12-15页
  · 多维度SAR数据的简化及重建研究现状第15-17页
  · 论文研究的主要内容第17-18页
  · 论文研究的难点和创新点第18-19页
  · 论文结构安排第19-20页
第二章 基于曲率熵和高斯混合模型的DEM简化及重建第20-34页
  · 曲率熵的求取第20-22页
  · 高斯混合模型第22-24页
    · 高斯混合模型定义第22-23页
    · EM算法第23-24页
  · 基于曲率熵和高斯混合模型的简化算法第24-26页
    · 简化算法流程第24-25页
    · 简化结果定量评价指标第25-26页
  · 实验结果分析及对比第26-32页
    · 简化结果定量评价指标对比第28-29页
    · 简化结果定性评价指标对比第29-32页
  · 本章小结第32-34页
第三章 基于Chan-Vese模型的下视阵列SAR数据表面重建第34-52页
  · 移动立方体算法第34-37页
    · 等值面抽取第34-35页
    · 移动立方体算法流程第35-37页
  · Chann-Vese模型第37-41页
    · 水平集方法第37-38页
    · 初始表面及轮廓指示函数的求取第38-39页
    · Chan-Vese模型第39-41页
  · 重建算法流程第41-42页
  · 实验结果及分析第42-50页
    · 下视阵列SAR数据的去噪第42-45页
    · 重建结果对比第45-50页
  · 本章小结第50-52页
第四章 结论与展望第52-54页
  · 结论第52页
  · 展望第52-54页
参考文献第54-58页
致谢第58-60页
研究成果及发表的学术论文第60-62页
作者和导师简介第62-63页
硕士研究生学位论文答辩委员会决议书第63-64页

本篇论文共64页,点击这进入下载页面
 
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