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极化SAR影像超像素分割和面向对象分类方法研究
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极化SAR影像超像素分割和面向对象分类方法研究
论文目录
 
论文创新点第1-12页
缩写索引第12-14页
摘要第14-16页
ABSTRACT第16-18页
第一章 引言第18-27页
　　1.1 研究背景和研究意义第18-19页
　　1.2 研究现状及存在的问题第19-25页
　　　　1.2.1 极化SAR影像分类第19-21页
　　　　1.2.2 极化SAR影像分割第21-25页
　　1.3 本文研究目的与主要内容第25-26页
　　　　1.3.1 研究目的第25页
　　　　1.3.2 主要内容第25-26页
　　1.4 章节安排第26-27页
第二章 极化SAR基本理论第27-60页
　　2.1 极化电磁波的表征第27-31页
　　　　2.1.1 极化椭圆第27-30页
　　　　2.1.2 Jones矢量第30页
　　　　2.1.3 Stokes矢量第30-31页
　　2.2 极化SAR数据的矩阵描述第31-37页
　　　　2.2.1 极化散射矩阵第31-32页
　　　　2.2.2 协方差矩阵与相干矩阵第32-35页
　　　　2.2.3 Mueller矩阵第35-36页
　　　　2.2.4 Stokes矩阵第36-37页
　　2.3 极化合成第37-38页
　　2.4 极化SAR数据的统计特性第38-45页
　　　　2.4.1 单极化SAR数据统计特性第39-42页
　　　　2.4.2 全极化SAR数据统计特性第42-45页
　　2.5 极化目标分解第45-59页
　　　　2.5.1 基本散射机制第46-53页
　　　　2.5.2 Pauli分解第53-54页
　　　　2.5.3 Cloude-Pottier分解第54-57页
　　　　2.5.4 Freeman-Durden三分量分解第57-59页
　　2.6 本章小结第59-60页
第三章 极化SAR影像超像素分割第60-90页
　　3.1 常用的超像素分割方法第61-70页
　　　　3.1.1 Ncut分割第61-65页
　　　　3.1.2 GBMS分割第65-70页
　　3.2 PolSLIC超像素分割第70-79页
　　　　3.2.1 SLIC算法第71-73页
　　　　3.2.2 Po1SLIC算法第73-79页
　　3.3 实验数据及其预处理第79-82页
　　3.4 分割效果评价第82-88页
　　　　3.4.1 与原始SLIC算法的比较第82-84页
　　　　3.4.2 与Ncut和GBMS算法的比较第84-88页
　　3.5 实验结论第88-89页
　　3.6 本章小结第89-90页
第四章 面向对象的极化SAR影像分类第90-112页
　　4.1 常用的极化SAR分类器第90-93页
　　　　4.1.1 Wishart最大似然分类器第91-92页
　　　　4.1.2 随机森林(RF)第92-93页
　　4.2 集成学习基本思想第93-96页
　　　　4.2.1 Bagging方法第94-95页
　　　　4.2.2 Boosting方法第95-96页
　　4.3 极化SAR RBM-AdaBoost分类算法第96-101页
　　　　4.3.1 受限玻尔兹曼机(RBM)第96-99页
　　　　4.3.2 自适应提升框架第99-100页
　　　　4.3.3 RBM-AdaBost算法第100-101页
　　4.4 实验数据及其预处理第101-103页
　　4.5 实验结果分析第103-110页
　　　　4.5.1 评价指标第103页
　　　　4.5.2 RBM分类效果分析第103-107页
　　　　4.5.3 与其它方法的比较第107-110页
　　4.6 实验结论第110-111页
　　4.7 本章小结第111-112页
第五章 总结与展望第112-114页
　　5.1 主要成果及创新点第112页
　　5.2 下一步研究方向第112-114页
参考文献第114-131页
攻博期间取得的学术成果第131-134页
致谢第134-135页

本篇论文共135页，点击这进入下载页面。
 
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