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基于多尺度和多层稀疏表示的SAR地物分类

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-13页
   ·背景介绍第7-9页
     ·SAR 成像原理及特点第7-8页
     ·SAR 的发展及其现状第8页
     ·SAR 地物分类发展现状第8-9页
   ·稀疏表示主要思想第9-12页
     ·稀疏表示理论基础第10页
     ·稀疏表示的应用第10-11页
     ·字典构造第11页
     ·稀疏求解第11-12页
   ·论文主要内容与安排第12-13页
第二章 SAR 地物分类主要方法第13-25页
   ·特征提取第13-18页
     ·灰度直方图第13-14页
     ·灰度共生矩阵第14-16页
     ·基于小波变换的特征提取第16-18页
     ·PCA 特征提取第18页
   ·分类算法第18-24页
     ·基于 MRF 和统计模型的分类第19-20页
     ·基于 SVM 的 SAR 分类第20-22页
     ·基于神经网络的分类第22-24页
   ·现有方法存在的问题第24-25页
第三章 基于稀疏表示的 SAR 地物分类第25-35页
   ·稀疏表示分类算法第25-26页
   ·基于稀疏表示分类算法分析第26-27页
   ·基于稀疏表示的 SAR 地物分类第27-28页
     ·像素点的特征提取第27页
     ·字典构造第27页
     ·基于稀疏表示的 SAR 地物分类第27-28页
   ·实验结果与分析第28-33页
   ·本章小结第33-35页
第四章 基于稀疏表示的多层 SAR 地物分类第35-45页
   ·基于稀疏表示的多层分类第35-37页
     ·单层稀疏表示分类方法存在的不足第35-36页
     ·多层稀疏表示分类方法第36-37页
   ·多层稀疏表示 SAR 地物分类第37-39页
     ·字典的构造和更新第37页
     ·基于多层稀疏表示的 SAR 地物分类第37-39页
   ·实验结果及分析第39-43页
   ·本章小结第43-45页
第五章 基于稀疏表示和不同尺度的 SAR 地物分类第45-57页
   ·不同尺度的 SAR 地物分类必要性第45页
   ·多窗口尺度的选择及字典更新第45-46页
   ·方法的主要思想第46页
   ·实验结果及分析第46-56页
     ·不同尺度的分类第47-50页
     ·基于稀疏表示和多窗口尺度的多级分类结果及分析第50-56页
   ·本章小结第56-57页
第六章 总结与展望第57-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-65页
作者在读期间的研究成果第65-66页

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