| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第9-10页 |
| 缩略语对照表 | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 SAR图像概述 | 第13-14页 |
| 1.2 SAR图像目标检测的研究背景及意义 | 第14-16页 |
| 1.3 图像目标检测方法的研究现状 | 第16-19页 |
| 1.3.1 光学图像目标检测方法 | 第16-17页 |
| 1.3.2 SAR图像目标检测方法 | 第17-19页 |
| 1.4 论文的主要内容及安排 | 第19-21页 |
| 第二章 相关工作和背景技术 | 第21-29页 |
| 2.1 视觉计算理论 | 第21-22页 |
| 2.2 初始素描模型与候选目标区域提取算法 | 第22-25页 |
| 2.2.1 初始素描模型 | 第22-24页 |
| 2.2.2 基于初始素描图线段规整度的候选目标区域提取算法 | 第24-25页 |
| 2.3 低秩矩阵恢复及其应用场景 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-29页 |
| 第三章 基于目标区域与低秩分解的SAR图像目标检测算法 | 第29-47页 |
| 3.1 引言 | 第29-32页 |
| 3.1.1 Rpca低秩分解模型及其求解方法 | 第29-30页 |
| 3.1.2 SAR素描模型 | 第30-32页 |
| 3.2 基于SAR图像素描图线段规整度的候选目标区域提取算法 | 第32-36页 |
| 3.2.1 算法描述 | 第32-33页 |
| 3.2.2 仿真实验与分析 | 第33-36页 |
| 3.3 候选目标区域观测矩阵的构造 | 第36-41页 |
| 3.3.1 候选目标区域观测矩阵的构造方法 | 第36-38页 |
| 3.3.2 仿真实验与分析 | 第38-41页 |
| 3.4 基于目标区域与低秩分解的SAR图像目标检测算法 | 第41-45页 |
| 3.4.1 算法描述 | 第41-42页 |
| 3.4.2 仿真实验与分析 | 第42-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 基于自适应几何结构窗与低秩分解的SAR图像目标检测算法 | 第47-61页 |
| 4.1 引言 | 第47-50页 |
| 4.1.1 图像ROI提取方法 | 第47-49页 |
| 4.1.2 计算初始素描图线段规整度的区域划分 | 第49页 |
| 4.1.3 区域生长规则的定义 | 第49-50页 |
| 4.2 自适应几何结构窗的构造 | 第50-53页 |
| 4.2.1 自适应几何结构窗的构造方法 | 第50-52页 |
| 4.2.2 仿真实验与分析 | 第52-53页 |
| 4.3 基于SAR图像素描图与自适应几何结构窗的候选目标区域提取算法 | 第53-57页 |
| 4.3.1 算法描述 | 第53-55页 |
| 4.3.2 仿真实验与分析 | 第55-57页 |
| 4.4 基于自适应几何结构窗与低秩分解的SAR图像目标检测算法 | 第57-60页 |
| 4.4.1 算法描述 | 第57-58页 |
| 4.4.2 仿真实验与分析 | 第58-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 总结 | 第61-62页 |
| 5.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 作者简介 | 第69-70页 |
