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极化合成孔径雷达图像处理及其应用研究

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极化合成孔径雷达图像处理及其应用研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-8 页
目录第8-11 页
第一章 绪论第11-27 页
  §· 合成孔径雷达的发展、特点及趋势第11-16 页
    · 合成孔径雷达的发展第11-14 页
    · 合成孔径雷达的特点第14-15 页
    · 合成孔径雷达的发展趋势第15-16 页
  §· 极化合成孔径雷达及其发展第16-22 页
    · 极化合成孔径雷达第16-18 页
    · 极化合成孔径雷达的发展第18-20 页
    · 极化合成孔径雷达信息处理及其应用技术的发展第20-22 页
  §· 论文的研究目的、主要内容及创新点第22-27 页
    · 论文研究的目的和意义第22-23 页
    · 论文研究的主要内容第23-25 页
    · 论文的创新点及特色第25-27 页
第二章 电磁波极化状态的表征及极化散射矩阵第27-42 页
  §· 电磁波极化状态的表征第27-34 页
    · 极化椭圆第27-29 页
    · Jones矢量第29 页
    · 极化比第29-30 页
    · Stokes矢量和Poincare极化球第30-32 页
    · 部分极化波的表征第32-34 页
  §· 散射坐标系和极化散射矩阵第34-42 页
    · 散射坐标系和Sinclair矩阵第34-35 页
    · Mueller矩阵和Kennaugh矩阵第35-38 页
    · 相干矩阵和协方差矩阵第38-39 页
    · 几种基本极化散射机理的极化散射矩阵第39-42 页
第三章 目标最佳极化和极化合成技术第42-57 页
  §· 目标最佳极化第42-46 页
    · 单站互易相干情况下目标的最佳极化第42-45 页
    · 雷达接收功率的最优化方法第45-46 页
  §· 极化合成技术第46-49 页
    · 极化合成原理第46-47 页
    · 几种典型散射体的极化特征图分析第47-49 页
  §· 利用极化合成方法得到目标最佳极化第49-57 页
    · 实际地物目标的极化特征图第49-53 页
    · 基于极化特征图的目标最佳极化获得方法第53-54 页
    · 新方法与"三步法"之间的比较第54-57 页
第四章 极化SAR图像增强与目标检测第57-73 页
  §· 极化SAR图像的基本分析方法第58-63 页
    · 基本极化组合和极化总功率图像第58-59 页
    · 基于极化合成的极化SAR图像分析方法第59-60 页
    · 不同极化收发组合之间的回波功率比第60 页
    · 极化SAR图像的伪彩合成第60-61 页
    · 极化SAR图像的相关性分析第61-63 页
  §· 极化SAR图像的对比增强第63-66 页
    · 对比增强原理第63-64 页
    · 对比增强实验结果及分析第64-66 页
  §· 基于扩展分形的极化目标检测方法第66-73 页
    · 扩展分形及其特征提取原理第66-68 页
    · 极化目标检测算法第68-70 页
    · 实验结果及分析第70-73 页
第五章 极化SAR图像滤波及其性能评估第73-96 页
  §· 极化白化滤波方法第73-82 页
    · 高斯极化杂波模型第73-74 页
    · 极化白化滤波算法第74-76 页
    · 简化的极化白化滤波算法第76-77 页
    · 多视极化白化滤波算法第77 页
    · 自适应极化白化滤波算法第77-79 页
    · 实验结果及分析第79-82 页
  §· 最优加权滤波方法第82-84 页
    · 最优加权滤波算法第82-83 页
    · 实验结果及分析第83-84 页
  §· 多纹理最大似然估计方法第84-86 页
    · 多纹理最大似然估计第84-85 页
    · 实验结果及分析第85-86 页
  §· 局部统计滤波方法第86-90 页
    · 局部统计滤波算法第86-87 页
    · 实验结果及分析第87-90 页
  §· 极化滤波性能综合评估方法第90-96 页
    · 极化滤波的一般原则第90-91 页
    · 图像分辨率的保持第91-92 页
    · 极化信息的保留第92-94 页
    · 相干斑噪声的抑制第94-96 页
第六章 极化目标分解理论第96-107 页
  §· 相干目标分解第96-103 页
    · Pauli分解第96-98 页
    · Krogager分解第98-100 页
    · Cameron分解第100-103 页
  §· 部分相干目标分解第103-107 页
    · Huynen分解第104 页
    · Cloude分解第104-105 页
    · Holm & Barnes分解第105 页
    · 目标熵、反熵和Alpha角第105-107 页
第七章 极化目标识别与分类第107-139 页
  §· 极化SAR图像分类技术概述第107-111 页
    · 非监督分类概述第107-108 页
    · 监督分类概述第108-109 页
    · 监督分类的训练样本选取第109 页
    · 监督分类的分类器选择第109-111 页
  §· 极化SAR图像的非监督分类方法第111-121 页
    · K均值聚类算法第111-113 页
    · ISODATA算法第113-115 页
    · Cameron分类算法第115-119 页
    · H-α分类第119-121 页
  §· 支持向量机分类器第121-130 页
    · 支持向量机的研究现状第121-124 页
    · 线性可分情况下的支持向量机第124-126 页
    · 非线性可分情况下的支持向量机第126-128 页
    · 广义线性可分情况下的支持向量机第128-129 页
    · 多类情况下的支持向量机第129-130 页
  §· 基于支持向量机的极化SAR图像分类第130-139 页
    · 基于基本极化组合图像的SVM分类第130-132 页
    · 基于极化目标分解的SVM分类第132-134 页
    · 基于目标最佳极化的SVM分类第134-136 页
    · 参数选择对SVM分类结果的影响第136-139 页
第八章 结束语第139-142 页
参考文献第142-152 页
致谢第152-153 页
攻读博士学位期间发表的学术论文第153-154页

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