| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 SAR图像目标检测算法的研究和应用现状 | 第11-13页 |
| 1.3 超像素的研究及应用现状 | 第13-15页 |
| 1.3.1 超像素的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 超像素的应用现状 | 第14-15页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 基于像素的SAR图像目标CFAR检测 | 第17-29页 |
| 2.1 常用的SAR图像杂波统计模型 | 第17-21页 |
| 2.1.1 相干斑模型 | 第17-18页 |
| 2.1.2 乘积模型 | 第18-19页 |
| 2.1.3 联合分布模型 | 第19页 |
| 2.1.4 经验分布模型 | 第19-21页 |
| 2.2 恒虚警检测方法 | 第21-28页 |
| 2.2.1 恒虚警检测原理 | 第21-23页 |
| 2.2.2 基于像素的快速CFAR检测算法 | 第23-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于超像素的SAR图像杂波统计模型 | 第29-48页 |
| 3.1 超像素 | 第29-36页 |
| 3.1.1 常见的超像素方法 | 第29-33页 |
| 3.1.1.1 基于图论的超像素方法 | 第29-31页 |
| 3.1.1.2 基于梯度下降的超像素方法 | 第31-33页 |
| 3.1.2 超像素方法的选择 | 第33-36页 |
| 3.2 基于超像素的杂波统计模型 | 第36-47页 |
| 3.2.1 超像素灰度的条件概率密度函数 | 第36-39页 |
| 3.2.2 超像素面积的概率密度函数 | 第39-41页 |
| 3.2.3 混合Gamma分布及其拟合精度 | 第41-47页 |
| 3.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于超像素的SAR图像目标快速CFAR检测算法 | 第48-67页 |
| 4.1 超像素滑窗 | 第48-49页 |
| 4.2 基于超像素的CFAR检测及参数估计 | 第49-52页 |
| 4.3 基于超像素的CFAR检测算法的快速性分析 | 第52-58页 |
| 4.3.1 算法本身的快速性分析 | 第52-55页 |
| 4.3.2 基于CPU硬件系统资源的快速性分析 | 第55-58页 |
| 4.4 两种CFAR检测算法的综合性能对比分析 | 第58-65页 |
| 4.4.1 程序运行时间对比分析 | 第58-60页 |
| 4.4.2 检测性能对比分析 | 第60-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 本文总结 | 第67-68页 |
| 5.2 未来展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |