| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-24页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-15页 |
| ·国内外研究现状及趋势 | 第15-19页 |
| ·POLSAR影像分类技术 | 第16-17页 |
| ·SAR影像变化检测 | 第17-19页 |
| ·研究目标以及研究思路 | 第19-23页 |
| ·内容纲要以及文章结构安排 | 第23-24页 |
| 第二章 MRF基本原理 | 第24-36页 |
| ·马尔可夫随机场的基本概念 | 第24-25页 |
| ·常用MRF模型 | 第25-27页 |
| ·Ising模型 | 第25-26页 |
| ·Potts模型 | 第26页 |
| ·MLL模型 | 第26-27页 |
| ·四叉树模型 | 第27页 |
| ·常见的参数估计算法 | 第27-36页 |
| ·最大似然估计 | 第28页 |
| ·最大伪似然算法 | 第28-29页 |
| ·均场近似算法 | 第29-30页 |
| ·最小二乘法 | 第30-31页 |
| ·动态蒙特卡罗方法 | 第31-32页 |
| ·基于遗传算法的参数估计 | 第32-33页 |
| ·期望最大算法 | 第33-36页 |
| 第三章 SAR成像机理 | 第36-52页 |
| ·雷达方程 | 第36-37页 |
| ·合成孔径及方位向压缩 | 第37-40页 |
| ·SAR图像特性 | 第40-44页 |
| ·几何形变 | 第41-42页 |
| ·表面散射 | 第42-43页 |
| ·相干斑噪声 | 第43-44页 |
| ·雷达极化 | 第44-47页 |
| ·极化特征 | 第44-45页 |
| ·极化目标分解 | 第45-47页 |
| ·SAR工作模式 | 第47-48页 |
| ·超高分辨率SAR | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 MRF框架下的POLSAR影像分类算法 | 第52-87页 |
| ·前言 | 第52-53页 |
| ·MRF框架下基于特征值分解的POLSAR影像分类方法 | 第53-64页 |
| ·极化目标分解 | 第53-58页 |
| ·MRF模型 | 第58-61页 |
| ·实验与分析 | 第61-64页 |
| ·MRF框架下基于Freeman分解的POLSAR影像分类方法 | 第64-68页 |
| ·Freeman分解 | 第64-65页 |
| ·聚合的层次聚类 | 第65-66页 |
| ·算法分类流程 | 第66页 |
| ·实验与分析 | 第66-68页 |
| ·基于像素级分层MRF模型分类方法 | 第68-75页 |
| ·分层MRF模型 | 第68-69页 |
| ·算法流程 | 第69-70页 |
| ·实验结果与分析 | 第70-75页 |
| ·基于区域级MRF框架下基于区域级的POLSAR影像分类算法 | 第75-86页 |
| ·均值漂移算法以及区域增长 | 第75-77页 |
| ·MRF框架下区域合并准则 | 第77-80页 |
| ·实验结果与分析 | 第80-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第五章 MRF框架下SAR影像变化检测 | 第87-106页 |
| ·SAR影像变化检测 | 第87-93页 |
| ·SAR影像变化检测基本流程 | 第87-88页 |
| ·贝叶斯决策与期望最大化(EM) | 第88-90页 |
| ·双阈值的EM算法 | 第90页 |
| ·实验结果及分析 | 第90-93页 |
| ·光学影像与SAR影像变化检测 | 第93-104页 |
| ·建筑物几何物理散射模型 | 第93-94页 |
| ·SAR图像模拟仿真 | 第94-97页 |
| ·相似性度量因子 | 第97-99页 |
| ·变化检测流程 | 第99页 |
| ·建筑物参数提取 | 第99-100页 |
| ·实验结果及分析 | 第100-104页 |
| ·本章小结 | 第104-106页 |
| 第六章 总结与展望 | 第106-109页 |
| ·本文工作总结 | 第106-107页 |
| ·进一步研究工作及展望 | 第107-109页 |
| 参考文献 | 第109-118页 |
| 致谢 | 第118-119页 |
