| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·SAR 自动目标识别技术研究现状 | 第8-11页 |
| ·SAR 图像目标识别系统简介 | 第11-12页 |
| ·MSTAR 数据集介绍 | 第12-13页 |
| ·论文章节和工作安排 | 第13-15页 |
| 第二章 SAR 图像预处理方法 | 第15-29页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·SAR 成像的原理 | 第15-16页 |
| ·SAR 图像噪声模型 | 第16-17页 |
| ·几种常用的滤波方法 | 第17-19页 |
| ·空间域滤波 | 第17-18页 |
| ·Lee 滤波 | 第18-19页 |
| ·Kuan 滤波 | 第19页 |
| ·GAMMA 滤波 | 第19页 |
| ·SAR 图像分割 | 第19-28页 |
| ·CFAR 分割 | 第20-21页 |
| ·MRF 分割 | 第21-22页 |
| ·Otsu 分割 | 第22-24页 |
| ·改进的阈值分割法 | 第24-26页 |
| ·实验结果及分析 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于 SAR 目标和阴影特征融合的目标识别 | 第29-41页 |
| ·引言 | 第29-30页 |
| ·基于 SAR 目标和阴影特征融合的目标识别 | 第30-36页 |
| ·SAR 图像分割要求 | 第30-31页 |
| ·特征提取 | 第31-35页 |
| ·分类器设计 | 第35-36页 |
| ·实验结果及分析 | 第36-39页 |
| ·实验流程 | 第36-37页 |
| ·实验结果分析 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于压缩感知的 SAR 图像目标识别方法 | 第41-51页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·压缩感知理论 | 第42-45页 |
| ·理论依据 | 第42-43页 |
| ·信号的稀疏表示 | 第43页 |
| ·信号的观测矩阵 | 第43-44页 |
| ·信号的重构算法 | 第44-45页 |
| ·基于压缩感知的 SAR 目标识别 | 第45-47页 |
| ·随机测量矩阵 | 第45-46页 |
| ·算法流程 | 第46-47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 研究期间成果 | 第59-60页 |