| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 图清单 | 第8-10页 |
| 表清单 | 第10-11页 |
| 注释表 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·国内外研究概况 | 第12-15页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第15-16页 |
| ·本文的主要研究内容及章节安排 | 第16-19页 |
| 第二章 SAR 图像数据模型分析 | 第19-30页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·SAR 图像数据模型及其参数估计 | 第19-23页 |
| ·经验分布 | 第19-20页 |
| ·相干斑模型 | 第20-21页 |
| ·乘积模型 | 第21-22页 |
| ·模型参数估计 | 第22-23页 |
| ·统计模型拟合度检验 | 第23-25页 |
| ·AIC 准则 | 第24页 |
| ·χ 2检验 | 第24-25页 |
| ·K-S 检验 | 第25页 |
| ·实验结果及其分析 | 第25-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 SAR 图像混合模型建模与分析 | 第30-39页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·K-Lognormal 混合模型 | 第30-31页 |
| ·混合模型参数估计及其分析 | 第31-36页 |
| ·EM 算法概述 | 第31-32页 |
| ·K-Lognormal 混合模型参数估计 | 第32-34页 |
| ·参数估计精度仿真结果与分析 | 第34-36页 |
| ·混合模型 SAR 图像拟合度检验结果及分析 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于统计模型的恒虚警目标检测 | 第39-50页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·恒虚警检测概述 | 第39-42页 |
| ·基于不同分布的恒虚警检测 | 第42-43页 |
| ·双参数 CFAR 检测器 | 第42页 |
| ·基于 Lognormal 分布的 CFAR 检测器 | 第42-43页 |
| ·基于 K 分布的 CFAR 检测器 | 第43页 |
| ·基于 K-Lognormal 混合分布的 CFAR 检测器 | 第43页 |
| ·实验结果及其分析 | 第43-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于统计模型的广义似然比检测 | 第50-64页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·广义似然比检测原理 | 第50-51页 |
| ·SAR 图像目标广义似然比检测 | 第51-56页 |
| ·SAR 图像数据下 K-Lognormal 混合模型分析 | 第51-53页 |
| ·基于 K-Lognormal 分布的广义似然比检测 | 第53-55页 |
| ·广义似然比检测快速算法设计 | 第55-56页 |
| ·基于信息融合的 SAR 图像目标检测 | 第56-57页 |
| ·实验结果及其分析 | 第57-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 基于 Snake 模型的目标轮廓提取 | 第64-79页 |
| ·引言 | 第64页 |
| ·SAR 图像滤波 | 第64-68页 |
| ·Snake 模型及相关理论 | 第68-71页 |
| ·Snake 模型概述 | 第68-70页 |
| ·Snake 模型算法实现 | 第70-71页 |
| ·基于 SAR 图像特征改进的 Snake 模型 | 第71-73页 |
| ·仿真结果及其分析 | 第73-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第七章 总结与展望 | 第79-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 在学期间发表的论文 | 第86页 |
