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基于支持向量机的SAR图像增强与分类
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基于支持向量机的SAR图像增强与分类
论文目录
 
摘要第1-4 页
Abstract第4-8 页
1 绪论第8-14 页
　　· 研究背景及选题意义第8-11 页
　　　　· 研究背景第8-10 页
　　　　· 选题依据第10-11 页
　　· SAR 图像成像后处理的研究背景及现状第11-12 页
　　· 本文研究内容及章节安排第12-14 页
2 合成孔径雷达第14-22 页
　　· 合成孔径雷达的成像原理第14-15 页
　　· SAR 图像斑点第15-18 页
　　　　· 斑点形成机理第15-16 页
　　　　· 乘性斑点模型第16-18 页
　　· SAR 图像基本特点第18-19 页
　　· SAR 图像数据收集第19-20 页
　　· SAR 图像解译第20-22 页
3 图像增强与分类原理第22-32 页
　　· 图像增强原理及方法第22-24 页
　　　　· 空域方法第23 页
　　　　· 频域增强方法第23-24 页
　　· 遥感图像分类的原理及传统方法第24-32 页
　　　　· 遥感图像分类原理第24-27 页
　　　　· 遥感图像分类的传统方法第27-30 页
　　　　· 模式分类设计第30-32 页
4 统计学习理论与支持向量机第32-44 页
　　· 统计学习理论第32-37 页
　　　　· 机器学习第32-34 页
　　　　· 经验风险最小化第34 页
　　　　· 复杂性和泛化能力第34-35 页
　　　　· SLT 基本内容第35 页
　　　　· VC 维和推广性的界第35-37 页
　　· 核函数第37-39 页
　　　　· 核函数理论第37-38 页
　　　　· 核函数性质第38 页
　　　　· 组合核函数第38-39 页
　　· 支持向量机第39-42 页
　　　　· 最优超平面第39-41 页
　　　　· SVC 算法第41-42 页
　　· 支持向量回归机第42-44 页
　　　　· ε不敏感损失函数第42-43 页
　　　　· SVR 算法第43-44 页
5 基于支持向量机的SAR 图像增强与分类第44-61 页
　　· SAR 图像增强第44-49 页
　　　　· 支持向量回归网滤波器的设计第44-45 页
　　　　· 训练样本设计第45 页
　　　　· 支持向量回归算法第45-46 页
　　　　· 实验结果及对比验证第46-49 页
　　· SAR 图像分类第49-61 页
　　　　· 基于灰度共生矩阵的纹理分析方法第50-52 页
　　　　· 训练样本提取第52-53 页
　　　　· 训练支持向量机文件第53-56 页
　　　　· 实验结果及对比验证第56-61 页
6 结论第61-62 页
　　· 总结第61 页
　　· 展望第61-62 页
致谢第62-63 页
参考文献第63-66 页
附录第66 页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。
 
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