| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·国外研究现状 | 第11-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-14页 |
| ·论文研究内容及其组织 | 第14-16页 |
| ·研究内容与技术路线 | 第14-15页 |
| ·论文组织 | 第15-16页 |
| ·小结 | 第16-17页 |
| 第二章 SAR 影像溢油监测概述 | 第17-23页 |
| ·SAR 工作原理 | 第17-18页 |
| ·SAR 监测溢油原理 | 第18-20页 |
| ·SAR 监测溢油的影响因素 | 第20-21页 |
| ·SAR 影像油膜解译 | 第21-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 第三章 数据准备与预处理 | 第23-36页 |
| ·ENVISAT-1 卫星及 ASAR 传感器介绍 | 第23-24页 |
| ·试验数据介绍 | 第24-26页 |
| ·辐射校正 | 第26-29页 |
| ·几何校正 | 第29-30页 |
| ·滤波处理 | 第30-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于模糊理论的油膜识别方法 | 第36-55页 |
| ·模糊理论 | 第36-39页 |
| ·模糊理论概述 | 第36-38页 |
| ·模糊理论在图像分割中应用 | 第38-39页 |
| ·基于最大模糊熵的 SAR 影像油膜分割 | 第39-43页 |
| ·一维最大模糊熵图像分割 | 第39-41页 |
| ·二维最大模糊熵图像分割 | 第41-43页 |
| ·基于最小模糊熵的 SAR 影像油膜分割 | 第43-46页 |
| ·一维最小模糊熵图像分割 | 第43-45页 |
| ·二维最小模糊熵图像分割 | 第45-46页 |
| ·油膜识别分割结果与分析 | 第46-53页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-51页 |
| ·油膜识别结果的改进 | 第51-53页 |
| ·小结 | 第53-55页 |
| 第五章 辅以纹理特征油膜与类油膜识别方法 | 第55-73页 |
| ·问题的提出 | 第55-57页 |
| ·纹理特征提取 | 第57-65页 |
| ·纹理参数选择 | 第59-64页 |
| ·纹理特征量选择 | 第64-65页 |
| ·辅以纹理特征的面向对象油膜识别方法实现 | 第65-72页 |
| ·面向对象图像分类 | 第65-68页 |
| ·辅以纹理特征的面向对象的油膜识别 | 第68-72页 |
| ·小结 | 第72-73页 |
| 结论与展望 | 第73-75页 |
| 1 结论 | 第73-74页 |
| 2 进一步研究工作 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-82页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |