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SAR图像目标分割与特征提取

目录第1-6页
图目录第6-8页
表目录第8-9页
摘要第9-10页
ABSTRACT第10-11页
第一章 绪论第11-19页
   ·引言第11-12页
   ·SARATR国内外研究现状与本文的研究思路第12-17页
   ·本文的主要工作及内容安排第17-19页
第二章 SAR图像目标分割第19-29页
   ·引言第19页
   ·CFAR分割方法第19-22页
     ·双参数CFAR检测器第20-21页
     ·基于瑞利分布的CFAR分割第21-22页
     ·计数滤波器和形态学滤波器第22页
   ·基于连续MRF模型的分割方法第22-26页
     ·基于MRF模型的图像分割原理第22-23页
     ·连续MRF先验模型第23-24页
     ·观测模型第24-25页
     ·基于E-M算法的参数估计与分割算法第25-26页
   ·仿真实验结果及分析第26-28页
   ·小结第28-29页
第三章 SAR图像目标方位角估计第29-38页
   ·引言第29-30页
   ·基于稀疏先验的方位角估计方法第30-34页
     ·目标距离主导边界提取第30页
     ·基于稀疏先验的稳健方位角估计算法第30-33页
     ·基于目标区域长宽比特征的方位角解模糊第33-34页
   ·仿真实验结果及分析第34-37页
   ·小结第37-38页
第四章 SAR图像目标特征提取与可分性分析第38-64页
   ·引言第38-40页
   ·SAR图像目标特征提取第40-45页
     ·纹理特征提取第41-42页
     ·尺寸与几何特征提取第42-43页
     ·对比度特征第43页
     ·距离特征第43-44页
     ·矩特征第44-45页
   ·基于SVDD的特征可分性度量第45-49页
     ·SVDD方法第45-47页
     ·特征可分性度量第47-48页
     ·前向特征选择算法(FFS,Forward Feature Selection)第48-49页
   ·基于目标FST的可分性验证第49-52页
     ·FST的基本概念及识别方法第49-51页
     ·加权FST和核函数FST第51-52页
   ·基于MSTAR数据的特征可分性实验分析第52-62页
     ·MSTAR数据介绍第52-54页
     ·基于SVDD可分性度量的实验分析第54-59页
     ·基于FST识别的特征可分性实验验证分析第59-62页
   ·小结第62-64页
第五章 结束语第64-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-72页
作者在学期间取得的学术成果第72页

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