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雷达景象可匹配性及相关问题研究

摘要第1-8页
Abstract第8-10页
目录第10-13页
第1章 绪论第13-23页
 §1.1 引言第13-14页
 §1.2 雷达的发展第14-16页
 §1.3 雷达景象可匹配性相关技术的研究第16-21页
 §1.4 本论文研究的目的和内容第21-22页
 本章小结第22-23页
第2章 雷达成像基本原理和影像灰度分布特性第23-41页
 §2.1 雷达遥感概述第24-28页
  §2.1.1 电磁波与电磁波谱第24-26页
  §2.1.1 雷达方程第26-28页
 §2.2 雷达系统第28-32页
  §2.2.1 雷达工作方式第28-29页
  §2.2.2 实孔径雷达第29-31页
  §2.2.3 合成孔径雷达第31-32页
 §2.3 雷达系统参数和地物参数第32-37页
  §2.3.1 雷达系统参数第32-36页
  §2.3.2 地物参数第36-37页
 §2.4 雷达成像处理方法第37-39页
 §2.5 影像灰度分布特性第39-40页
 本章小结第40-41页
第3章 雷达景象匹配基准图和匹配区选取研究第41-64页
 §3.1 雷达景象匹配基准图的选取方法第41-51页
  §3.1.1 景象匹配基本方法第41-46页
  §3.1.2 景象匹配算法与景象匹配基准图的关系第46-49页
  §3.1.3 景象匹配基准图的优选第49-51页
 §3.2 层次景象匹配区选取准则第51-63页
  §3.2.1 信息量第51-53页
  §3.2.2 稳定性第53-57页
  §3.2.3 唯一性第57-59页
  §3.2.4 试验与分析第59-63页
 本章小结第63-64页
第4章 雷达图像的目标分割第64-93页
 §4.1 图像分割常规算法第64-81页
  §4.1.1 图像分割的定义第64页
  §4.1.2 图像分割基本算法第64-81页
   §4.1.2.1 并行边界图像分割第65-68页
   §4.1.2.2 串行边界图像分割第68-69页
   §4.1.2.3 并行区域图像分割第69-78页
   §4.1.2.4 串行区域图像分割第78-81页
 §4.2 基于遗传算法的图像分割第81-91页
  §4.2.1 遗传算法基本理论第81-87页
   §4.2.1.1 遗传算法概要第81-83页
   §4.2.1.2 遗传数学基础第83-84页
   §4.2.1.3 遗传算法的运算流程第84-87页
  §4.2.2 基于知识的遗传算法SAR图像机场目标分割第87-91页
 §4.3 试验与分析第91页
 本章小结第91-93页
第5章 雷达景象匹配实时图分析第93-110页
 §5.1 信噪比与可匹配性的关系第93-95页
 §5.2 对比度与可匹配性的关系第95-101页
  §5.2.1 对比度的定义第95-96页
  §5.2.2 对比度增强与可匹配性分析第96-98页
  §5.2.3 试验与分析第98-101页
 §5.3 不同尺度与可匹配性的关系第101-106页
  §5.3.1 累加概率分布表示不同尺度的目标第102-103页
  §5.3.2 累加概率分布与相关系数的关系第103-104页
  §5.3.3 试验与分析第104-106页
 §5.4 不同方位具有的不同分辨率与可匹配性的关系第106-108页
 本章小结第108-110页
第6章 雷达景象匹配概率模型的建立第110-125页
 §6.1 基本假设第110-112页
 §6.2 度量值的均值和方差计算第112-116页
 §6.3 贡献像元数定义第116页
 §6.4 匹配概率公式的建立第116-121页
 §6.5 试验分析第121-123页
 本章小结第123-125页
第7章 雷达景象可匹配性系统原型第125-130页
 §7.1 软件设计第125-126页
 §7.2 系统的功能模块第126-129页
 本章小结第129-130页
第8章 结论与展望第130-132页
 §8.1 结论第130-131页
 §8.2 展望第131-132页
参考文献第132-140页
攻读学位期间科研学术情况第140-142页
致谢第142页

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