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 |