| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·SAR 线目标自动识别的研究背景及意义 | 第7-9页 |
| ·SAR 线目标自动识别的研究现状 | 第9-12页 |
| ·SAR 图像中桥梁的自动检测与识别 | 第9-11页 |
| ·SAR 图像中机场跑道的自动检测与识别 | 第11-12页 |
| ·本文研究的内容及结构安排 | 第12-15页 |
| 第二章 SAR 图像的成像机理和统计特性 | 第15-21页 |
| ·SAR 图像的成像机理 | 第15-16页 |
| ·SAR 图像相干斑的形成机理 | 第16-17页 |
| ·SAR 图像的统计特性 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 基于平稳小波的 SAR 桥梁检测与识别算法 | 第21-41页 |
| ·平稳小波变换 | 第21-29页 |
| ·小波变换 | 第21-23页 |
| ·多分辨分析 | 第23-25页 |
| ·Mallat 算法 | 第25-27页 |
| ·平稳小波变换 | 第27-29页 |
| ·基于平稳小波变换与先验知识的 SAR 桥梁检测与识别方法 | 第29-35页 |
| ·SAR 图像中桥梁的先验知识 | 第30页 |
| ·最大类间方差阈值分割 | 第30-33页 |
| ·基于特征级的信息融合算法提取水域 | 第33-34页 |
| ·桥梁识别 | 第34-35页 |
| ·仿真分析 | 第35-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于感兴趣区域与先验知识的 SAR 机场跑道检测与识别方法 | 第41-55页 |
| ·SAR 机场跑道检测与识别方法 | 第41-49页 |
| ·SAR 图像中机场跑道的先验知识 | 第41-42页 |
| ·SAR 图像中感兴趣区域的提取 | 第42-43页 |
| ·直方图阈值分割 | 第43-44页 |
| ·Hough 变换的原理 | 第44-47页 |
| ·基于 Hough 变换的机场跑道识别 | 第47-49页 |
| ·仿真结果与分析 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55-56页 |
| ·展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 作者在读期间的研究成果 | 第65-66页 |
