| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景与研究意义 | 第9-10页 |
| ·技术介绍和现状展示 | 第10-12页 |
| ·本文研究的内容与安排 | 第12-13页 |
| 第二章 极化 SAR 的基本理论 | 第13-23页 |
| ·电磁波基本理论 | 第13-15页 |
| ·极化椭圆 | 第13-14页 |
| ·Jones 矢量 | 第14页 |
| ·Stokes 矢量 | 第14-15页 |
| ·极化特性的表述 | 第15-17页 |
| ·极化散射矩阵 | 第15-16页 |
| ·Stokes 矩阵 | 第16页 |
| ·协方差矩阵和相干矩阵 | 第16-17页 |
| ·基本散射机理 | 第17-19页 |
| ·表面散射 | 第17-18页 |
| ·漫散射 | 第18页 |
| ·偶次散射 | 第18-19页 |
| ·体散射 | 第19页 |
| ·两类极化 SAR 影像分类 | 第19-21页 |
| ·无监督极化 SAR 影像地物分类方法 | 第20-21页 |
| ·有监督极化 SAR 影像地物分类方法 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 基于低秩表示的 SAR 图像分割 | 第23-37页 |
| ·引言 | 第23-24页 |
| ·低秩子空间的相关理论 | 第24-27页 |
| ·低秩表示的模型 | 第24-25页 |
| ·极小值的几个性质 | 第25-26页 |
| ·低秩子空间的分解算法 | 第26-27页 |
| ·基于小波特征的低秩表示的 SAR 图像聚类 | 第27-31页 |
| ·小波能量矩阵 | 第27-28页 |
| ·谱聚类算法理论 | 第28-30页 |
| ·本章算法框架及步骤 | 第30-31页 |
| ·基于超像素低秩表示的 SAR 图像分割 | 第31页 |
| ·超像素理论简略介绍 | 第31页 |
| ·本章算法实现 | 第31页 |
| ·实验结果及分析 | 第31-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于超像素低秩表示的全极化 SAR 图像分类 | 第37-51页 |
| ·引言 | 第37-38页 |
| ·Freeman 极化分解 | 第38-41页 |
| ·超像素理论 | 第41-42页 |
| ·基于超像素低秩表示的极化 SAR 图像分类 | 第42-44页 |
| ·本章算法实现 | 第43页 |
| ·算法流程图 | 第43-44页 |
| ·实验结果及分析 | 第44-49页 |
| ·旧金山地区 | 第45-47页 |
| ·弗莱福兰地区 | 第47-48页 |
| ·西安地区 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 基于超像素的潜在低秩表示的全极化 SAR 图像分类 | 第51-61页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·潜在低秩表示的相关理论 | 第51-52页 |
| ·基于超像素的潜在低秩表示的全极化 SAR 图像分类 | 第52-55页 |
| ·本章算法实现 | 第53-54页 |
| ·本章算法流程图 | 第54-55页 |
| ·实验结果及分析 | 第55-59页 |
| ·旧金山地区 | 第55-56页 |
| ·弗莱福兰地区 | 第56-58页 |
| ·西安地区 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第六章 总结和展望 | 第61-63页 |
| ·工作总结 | 第61-62页 |
| ·工作存在的问题及展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 硕士期间的学术成果 | 第71-72页 |
