基于几何活动轮廓的SAR目标提取技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-11页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·SAR图像分割技术的研究现状 | 第11-19页 |
| ·经典的SAR图像分割算法 | 第11-13页 |
| ·基于活动轮廊模型的图像分割 | 第13-19页 |
| ·研究内容及组织结构 | 第19-21页 |
| ·研究内容 | 第19-20页 |
| ·本文的组织结构 | 第20-21页 |
| 第2章 水平集及几何活动轮廓模型 | 第21-39页 |
| ·曲线演化理论 | 第21-25页 |
| ·水平集方法 | 第25-31页 |
| ·引言 | 第25-26页 |
| ·水平集方法的函数表示 | 第26-28页 |
| ·水平集函数的数值解法 | 第28-29页 |
| ·水平集方法的关键问题 | 第29-31页 |
| ·变分水平集方法 | 第31-32页 |
| ·变分法 | 第31-32页 |
| ·梯度下降流 | 第32页 |
| ·几何活动轮廓模型 | 第32-36页 |
| ·边界模型 | 第33-34页 |
| ·区域模型 | 第34-35页 |
| ·混合模型 | 第35-36页 |
| ·先验形状理论 | 第36-37页 |
| ·先验形状约束的活动轮廓模型 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第3章 基于统计分布的水平集SAR图像分割方法 | 第39-66页 |
| ·基于Gamma分布的水平集SAR图像分割方法 | 第39-47页 |
| ·Gamma分布 | 第39-40页 |
| ·能量泛函模型 | 第40-41页 |
| ·数值求解 | 第41-43页 |
| ·算法流程 | 第43-44页 |
| ·实验结果及分析 | 第44-47页 |
| ·基于Fisher分布的水平集SAR图像分割方法 | 第47-65页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·Fisher统计模型 | 第48-49页 |
| ·Fisher统计分布的参数估计方法 | 第49-57页 |
| ·矩估计方法 | 第49-50页 |
| ·对数矩估计方法 | 第50-52页 |
| ·混合矩估计方法 | 第52-53页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-57页 |
| ·能量泛函模型及求解 | 第57-59页 |
| ·算法流程 | 第59-60页 |
| ·实验结果与分析 | 第60-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第4章 基于形状先验的水平集SAR图像分割方法 | 第66-83页 |
| ·引言 | 第66-67页 |
| ·先验形状的表示 | 第67-71页 |
| ·形状的表示 | 第67-68页 |
| ·形状对齐 | 第68-71页 |
| ·基于形状先验知识的水平集图像分割模型 | 第71-82页 |
| ·代表先验形状知识的能量项 | 第71-72页 |
| ·结合先验形状能量项的水平集分割模型 | 第72-73页 |
| ·数值实现 | 第73-75页 |
| ·算法流程 | 第75-76页 |
| ·实验结果及分析 | 第76-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第5章 总结与展望 | 第83-85页 |
| ·总结 | 第83-84页 |
| ·展望 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-91页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第91页 |
| 攻读硕士学位期间参与的项目 | 第91-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
