| 第1章 绪论 | 第1-14页 |
| ·海冰研究的意义 | 第9页 |
| ·海冰研究的大致方法 | 第9-10页 |
| ·SAR(合成孔径雷达)及SAR卫星简介 | 第10-11页 |
| ·国外SAR海冰研究的现状 | 第11-12页 |
| ·国内SAR海冰研究的现状 | 第12-14页 |
| 第2章 SAR海冰图像中识别海冰 | 第14-20页 |
| ·SAR探测海冰的原理 | 第14-15页 |
| ·SAR海冰图像中海冰识别技术 | 第15-20页 |
| ·国外SAR海冰识别的技术现状 | 第15-17页 |
| ·国内SAR海冰识别的技术现状 | 第17-18页 |
| ·SAR图像中海冰识别技术难点 | 第18-20页 |
| 第3章 本课题研究的总体思路 | 第20-22页 |
| 第4章 SAR海冰图像的纹理分析方法 | 第22-31页 |
| ·图像处理简介 | 第22页 |
| ·图像的纹理分析方法 | 第22-26页 |
| ·纹理的结构分析方法 | 第24页 |
| ·纹理的统计分析方法 | 第24-25页 |
| ·SAR图像的纹理统计识别方法的先例 | 第25-26页 |
| ·本文采用的纹理特征分析方法及其处理结果 | 第26-31页 |
| ·本文采用的纹理特征分析方法 | 第26-28页 |
| ·关于纹理特征值的取舍问题 | 第28-31页 |
| 第5章 基于神经网络技术的海冰识别模型的研究 | 第31-39页 |
| ·模式识别与神经网络 | 第31-39页 |
| ·神经网络简介 | 第32-34页 |
| ·用于模式识别的神经网络常用模型 | 第34-37页 |
| ·神经网络用于模式识别的机理 | 第37-38页 |
| ·神经网络用于SAR图像识别问题的先例 | 第38-39页 |
| 第6章 基于ANN技术的SAR图像中海冰识别模型的实现 | 第39-48页 |
| ·确定本实验采用的BP神经网络结构 | 第39-41页 |
| ·实验前期采用的BP网络结构 | 第39-40页 |
| ·实验最终采用的BP网络结构 | 第40-41页 |
| ·BP神经网络的输入 | 第41-42页 |
| ·BP神经网络的训练 | 第42-44页 |
| ·本实验采用的BP神经网络的学习算法[21] | 第44-45页 |
| ·网络的输出与分析 | 第45-48页 |
| 结论 | 第48-49页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 研究生履历 | 第54页 |