基于极化SAR的目标特征提取及其应用
| 中文摘要 | 第1-8页 |
| 第一章 引 言 | 第8-14页 |
| ·课题背景 | 第8-10页 |
| ·什么是微波遥感 | 第128-8页 |
| ·为什么要发展微波遥感 | 第8-9页 |
| ·微波遥感的应用 | 第9-10页 |
| ·课题研究现状 | 第10-12页 |
| ·SAR发展简介 | 第10-11页 |
| ·极化理论发展简介 | 第11-12页 |
| ·选题意义 | 第12-13页 |
| ·论文各部分的主要内容 | 第13-14页 |
| 第二章 极化雷达的基本理论 | 第14-36页 |
| ·电磁波极化的表征 | 第14-21页 |
| ·天线的极化接收 | 第21-25页 |
| ·目标的变极化效应 | 第25-28页 |
| ·接收功率最优化 | 第28-31页 |
| ·相对最优极化 | 第31-32页 |
| ·典型目标的散射矩阵 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 极化雷达遥感中目标特征提取 | 第36-55页 |
| ·常见极化特征参数介绍 | 第36-40页 |
| ·极化总功率 | 第36-38页 |
| ·极化熵 | 第38-40页 |
| ·目标间的交叉熵 | 第40页 |
| ·散射矩阵间的特征值相似性参数 | 第40-49页 |
| ·散射矩阵中的旋转不变量 | 第41-42页 |
| ·特征值相似性参数 | 第42-43页 |
| ·利用特征值相似性参数对目标成分的分析 | 第43-45页 |
| ·特征值相似性参数的应用 | 第45-49页 |
| ·改进的交叉熵 | 第49-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 极化SAR图像的增强处理 | 第55-65页 |
| ·中值滤波 | 第55-56页 |
| ·图像的直方图均衡化处理 | 第56-57页 |
| ·多参数融合增强处理 | 第57-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 图像中的道路检测 | 第65-77页 |
| ·已有道路检测方法介绍 | 第65-70页 |
| ·边缘提取 | 第65-67页 |
| ·线性特征提取 | 第67-68页 |
| ·SAR图像处理中带来的困难 | 第68-70页 |
| ·道路检测算法 | 第70-75页 |
| ·局部组合算法 | 第71-74页 |
| ·道路检测中的迭代算法 | 第74-75页 |
| ·算法性能分析 | 第75页 |
| ·本章小结 | 第75-77页 |
| 第六章 结论与展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 致 谢 | 第81-82页 |
| 个人简历 | 第82页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第82页 |
| 攻读硕士学位期间参与项目 | 第82页 |
