| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 论文的内容及安排 | 第18-20页 |
| 第二章 基于特征公平集成的多目标SAR图像分割算法 | 第20-50页 |
| 2.1 引言 | 第20-21页 |
| 2.2 相关理论背景 | 第21-28页 |
| 2.2.1 多目标聚类 | 第21-22页 |
| 2.2.2 FCM算法 | 第22-23页 |
| 2.2.3 多目标聚类目标函数与选解方案 | 第23-25页 |
| 2.2.4 基于分解的多目标模糊聚类算法 | 第25-28页 |
| 2.3 基于特征公平集成的多目标SAR分割算法 | 第28-36页 |
| 2.3.1 提取像素点级特征 | 第28-31页 |
| 2.3.2 提取超像素级特征 | 第31-33页 |
| 2.3.3 基于特征公平集成的相似度计算 | 第33-34页 |
| 2.3.4 基于特征公平集成的目标函数和选解方案 | 第34-35页 |
| 2.3.5 基于特征公平集成的多目标SAR图像分割算法流程图 | 第35-36页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第36-48页 |
| 2.4.1 实验设置 | 第36-38页 |
| 2.4.2 真实SAR图像分割 | 第38-43页 |
| 2.4.3 验证最佳的特征组合 | 第43-46页 |
| 2.4.4 验证改进的有效性 | 第46-48页 |
| 2.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第三章 自适应特征权值的双层多目标SAR图像分割算法 | 第50-70页 |
| 3.1 引言 | 第50-52页 |
| 3.2 自适应特征权值的双层SAR图像分割算法 | 第52-57页 |
| 3.2.1 图像的占优特征 | 第52-53页 |
| 3.2.2 双层模型总框架图 | 第53页 |
| 3.2.3 权值确定层 | 第53-56页 |
| 3.2.4 聚类层 | 第56-57页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第57-69页 |
| 3.3.1 实验设置 | 第57-59页 |
| 3.3.2 合成纹理图像分割 | 第59-63页 |
| 3.3.3 真实SAR图像分割 | 第63-66页 |
| 3.3.4 与不同特征权值的对比 | 第66-69页 |
| 3.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 第四章 基于自适应特征权值的多目标自动聚类算法 | 第70-84页 |
| 4.1 引言 | 第70-71页 |
| 4.2 相关理论背景 | 第71-73页 |
| 4.2.1 自动聚类的个体编码方式 | 第71-72页 |
| 4.2.2 文化基因算法 | 第72-73页 |
| 4.3 基于自适应权值的多目标自动聚类算法 | 第73-75页 |
| 4.3.1 算法总体框图 | 第73页 |
| 4.3.2 参数优化层 | 第73-75页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第75-82页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第75-76页 |
| 4.4.2 合成纹理图像分割 | 第76-80页 |
| 4.4.3 真实SAR图像分割 | 第80-82页 |
| 4.5 本章小结 | 第82-84页 |
| 第五章 总结与展望 | 第84-86页 |
| 5.1 论文总结 | 第84-85页 |
| 5.2 工作展望 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-92页 |
| 致谢 | 第92-94页 |
| 作者简介 | 第94-95页 |
