| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 缩略词 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·SAR ATR 发展概述 | 第12-13页 |
| ·SAR 图像相干斑抑制技术发展概述 | 第13-14页 |
| ·SAR 图像相干斑形成与影响 | 第13页 |
| ·抑制相干斑噪声技术的发展 | 第13-14页 |
| ·SAR 图像分割技术的发展概述 | 第14-16页 |
| ·SAR 图像识别的发展概述 | 第16-17页 |
| ·本文内容和工作安排 | 第17-18页 |
| 第二章 脊波冗余字典 SAR 图像稀疏表示去噪 | 第18-30页 |
| ·基于字典稀疏表示的 SAR 相干斑抑制算法简介 | 第18-22页 |
| ·图像稀疏表示基本理论及方法 | 第18-21页 |
| ·稀疏求解算法 | 第21-22页 |
| ·基于脊波框架下过完备冗余字典的构造 | 第22-25页 |
| ·脊波理论 | 第22-23页 |
| ·脊波冗余字典框架模型 | 第23-25页 |
| ·仿真实验及实验分析 | 第25-29页 |
| ·评价准则 | 第25-26页 |
| ·实验分析 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于全局 MAXFLOW 的 SAR 图像目标分割 | 第30-42页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·基于 CFAR 的 SAR 图像分割 | 第30-31页 |
| ·基于 MRF 的 SAR 图像分割 | 第31-33页 |
| ·基于全局 MAXFLOW 的 SAR 图像目标分割 | 第33-39页 |
| ·能量函数最小化理论 | 第34-35页 |
| ·Ford-Fulkerson 算法计算最大流 | 第35-37页 |
| ·Otus 算法流程 | 第37-39页 |
| ·对比仿真实验及其分析 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于流形建模的 SAR 目标识别 | 第42-53页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·流形学习问题描述 | 第42-43页 |
| ·流形建模方法 | 第43页 |
| ·基于线性流形的 SAR 图像特征提取 | 第43-45页 |
| ·PCA 特征提取 | 第43-44页 |
| ·KPCA 及 2DPCA 特征提取方法 | 第44-45页 |
| ·非线性流形投影特征提取的缺点 | 第45页 |
| ·基于 FA、MFA 非线性流形的 SAR 目标特征提取及目标识别 | 第45-52页 |
| ·因子分析（FA） | 第45-46页 |
| ·混合因子分析（MFA） | 第46-47页 |
| ·基于流形建模稀疏表示的 SAR 目标识别 | 第47-49页 |
| ·实验及结果分析 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结和展望 | 第53-55页 |
| ·论文总结 | 第53-54页 |
| ·未来工作展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 在硕士研究生期间取得的研究成果如下 | 第61页 |
