| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-29页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-20页 |
| 1.2.1 SAR图像分割算法研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.2 模糊C均值聚类算法研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3 SAR图像去噪算法 | 第20-23页 |
| 1.3.1 相干斑点噪声形成机理及模型 | 第20-21页 |
| 1.3.2 SAR图像滤波方法 | 第21-23页 |
| 1.4 基于FCM的图像分割方法 | 第23-26页 |
| 1.4.1 图像分割的定义 | 第23页 |
| 1.4.2 模糊C均值聚类算法 | 第23-25页 |
| 1.4.3 基于FCM的图像分割算法 | 第25-26页 |
| 1.5 本文工作 | 第26-27页 |
| 1.6 章节安排 | 第27-29页 |
| 第二章 自适应模糊C均值聚类SAR图像分割算法 | 第29-45页 |
| 2.1 平衡因子的引入 | 第29-31页 |
| 2.2 构建平衡因子 | 第31-34页 |
| 2.2.1 图像预处理 | 第31-32页 |
| 2.2.2 构建平衡因子 | 第32-34页 |
| 2.3 自适应模糊C均值聚类SAR图像分割算法 | 第34-37页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第37-43页 |
| 2.4.1 合成SAR图像上的分割结果 | 第37-40页 |
| 2.4.2 真实SAR图像上的分割结果 | 第40-43页 |
| 2.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第三章 基于邻域关系的模糊C均值聚类SAR图像分割算法 | 第45-61页 |
| 3.1 基于邻域关系的目标信息提取 | 第45-47页 |
| 3.2 基于邻域关系的模糊C均值聚类SAR图像分割算法 | 第47-53页 |
| 3.2.1 目标函数和算法过程 | 第47-49页 |
| 3.2.2 自适应参数分析 | 第49-53页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第53-60页 |
| 3.3.1 合成SAR图像上的分割结果 | 第53-56页 |
| 3.3.2 真实SAR图像上的分割结果 | 第56-60页 |
| 3.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第四章 结束语 | 第61-63页 |
| 4.1 总结 | 第61-62页 |
| 4.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 作者简介 | 第69-70页 |