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极化SAR图像人造目标特征提取与检测方法研究
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极化SAR图像人造目标特征提取与检测方法研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
ABSTRACT第6-14 页
第1章 绪论第14-28 页
　　· 课题背景及研究的目的和意义第14-15 页
　　· 国内外研究现状及分析第15-27 页
　　　　· 目标散射特性及特征提取技术第15-19 页
　　　　· PolSAR信息提取及目标检测第19-24 页
　　　　· PolInSAR信息提取及目标检测第24-27 页
　　· 论文主要研究内容第27-28 页
第2章 基于多成分散射模型的极化目标分解方法第28-58 页
　　· 引言第28 页
　　· 实验数据介绍第28-29 页
　　· 目标极化特性的表征第29-33 页
　　　　· 极化散射矩阵及散射矢量第30-31 页
　　　　· 相干矩阵和协方差矩阵第31-32 页
　　　　· 极化合成和极化特征图第32-33 页
　　· 基于散射矩阵的相干目标分解第33-36 页
　　　　· Pauli分解第33 页
　　　　· SDH分解第33-34 页
　　　　· 分解结果及分析第34-36 页
　　· 基于特征值分解的非相干目标分解第36-38 页
　　· 基于散射模型的非相干目标分解第38-42 页
　　　　· Freeman分解第38 页
　　　　· OEC分解第38-39 页
　　　　· 四成分散射模型第39-40 页
　　　　· 分解结果及分析第40-42 页
　　· 基于多成分散射模型的极化目标分解第42-57 页
　　　　· 基本散射机理第42-52 页
　　　　· 多成分散射模型第52-53 页
　　　　· 分解结果及分析第53-57 页
　　· 本章小结第57-58 页
第3章 联合 MCSM 和 SVM 的 PolSAR 图像分类第58-82 页
　　· 引言第58 页
　　· 基于目标分解的 PolSAR 图像分类第58-65 页
　　　　· 基于Cameron分解的分类第58-61 页
　　　　· 基于特征值分解的H / α分类第61-65 页
　　· SAR图像的纹理特征分析第65-70 页
　　　　· 灰度共生矩阵第66-67 页
　　　　· 基于灰度共生矩阵的纹理特征第67-68 页
　　　　· 实验数据的纹理特征第68-70 页
　　· SVM理论基础第70-75 页
　　　　· 最优分类超平面第70-72 页
　　　　· 广义最优分类超平面第72-73 页
　　　　· 核函数方法第73-74 页
　　　　· 多类分类器算法第74-75 页
　　· 基于 MCSM 和 SVM 的 PolSAR 图像分类第75-81 页
　　　　· 分类步骤及说明第75-77 页
　　　　· SVM参数的选择第77-79 页
　　　　· 分类结果及分析第79-81 页
　　· 本章小结第81-82 页
第4章 基于商空间粒度计算的 PolSAR 目标检测第82-111 页
　　· 引言第82 页
　　· 极化特征参数第82-93 页
　　　　· 基于测量数据的特征第82-86 页
　　　　· 基于极化目标分解的特征参数第86-88 页
　　　　· 极化相似性参数第88-93 页
　　· 极化检测算法第93-98 页
　　　　· 目标和杂波的统计特性分析第93-94 页
　　　　· 常用极化检测器第94-97 页
　　　　· 极化检测算法性能评估第97-98 页
　　· 基于商空间粒度计算的目标检测第98-110 页
　　　　· 粒度计算和商空间理论第98-99 页
　　　　· 商空间的合成第99-101 页
　　　　· 基于粒度合成的目标检测第101-104 页
　　　　· 实验结果及分析第104-110 页
　　· 本章小结第110-111 页
第5章 基于特征值的 PolInSAR 目标检测第111-128 页
　　· 引言第111 页
　　· 实验数据介绍第111-112 页
　　· 极化合成孔径雷达干涉技术及相干最优第112-120 页
　　　　· 标量干涉第112-113 页
　　　　· 矢量干涉第113-114 页
　　　　· 极化干涉相位相干最优第114-118 页
　　　　· 极化干涉相似性参数相干最优第118-120 页
　　· 基于特征值的目标检测第120-127 页
　　　　· 极化干涉相干矩阵的特征值分解第120-122 页
　　　　· 极化干涉广义特征值相似性参数第122-124 页
　　　　· 检测结果及分析第124-127 页
　　· 本章小结第127-128 页
结论第128-130 页
参考文献第130-141 页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第141-144 页
致谢第144-145 页
个人简历第145页

本篇论文共145页，点击这进入下载页面。
 
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