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基于超像素级条件三场的SAR图像快速分割算法研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-15页
第一章 绪论第15-21页
    1.1 研究的背景和意义第15页
    1.2 国内外研究现状分析第15-18页
        1.2.1 国外研究现状分析第15-17页
        1.2.2 国内研究现状分析第17页
        1.2.3 存在的主要问题第17-18页
    1.3 论文的主要内容和结构安排第18-21页
第二章 SAR图像分割与SAR图像的统计特性第21-27页
    2.1 SAR图像分割第21-22页
    2.2 SAR图像的非平稳统计特性第22-23页
    2.3 SAR图像的统计特征第23-25页
    2.4 本章小节第25-27页
第三章 像素级条件三场模型第27-51页
    3.1 随机场理论第27-31页
        3.1.1 模型构建第27-30页
        3.1.2 分割方法第30-31页
    3.2 三重马尔可夫随机场模型第31-37页
        3.2.1 三重马尔可夫随机场理论第31-33页
        3.2.2 三重马尔可夫随机场的模型构建第33-35页
        3.2.3 三重马尔可夫随机场模型的分割方法第35-37页
    3.3 条件随机场模型第37-46页
        3.3.1 条件随机场的模型构建第37-44页
        3.3.2 条件场模型的分割方法第44-46页
    3.4 像素级条件三场模型第46-50页
        3.4.1 像素级条件三场模型理论第46-47页
        3.4.2 像素级条件三场的模型构建第47-49页
        3.4.3 像素级条件三场模型的分割方法第49-50页
    3.5 本章小节第50-51页
第四章 基于超像素级条件三场模型的SAR图像快速分割第51-65页
    4.1 SAR图像的超像素级获取第51-53页
    4.2 超像素级条件三场模型第53-59页
        4.2.1 超像素SAR图像上辅助场U的重新构建第53-56页
        4.2.2 超像素级条件三场模型中一元和二元势能的构建第56-58页
        4.2.3 超像素级条件三场模型中超像素纹理特征的提取第58页
        4.2.4 参数估计第58-59页
    4.3 超像素级条件三场模型的SAR图像分割方法第59-60页
    4.4 仿真结果与分析第60-64页
        4.4.1 模拟SAR图像的分割第60-61页
        4.4.2 实测SAR图像的分割第61-64页
    4.5 本章小节第64-65页
第五章 结论和展望第65-67页
    5.1 研究结论第65-66页
    5.2 研究展望第66-67页
参考文献第67-71页
致谢第71-73页
作者简介第73-74页

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