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极化合成孔径雷达图像分类

第一章引言第1-20页
   ·合成孔径雷达图像分类第12-13页
   ·国内外研究现状第13-16页
   ·论文的主要工作第16-20页
     ·论文的研究重点第16-17页
     ·论文的研究思路第17-18页
     ·论文的章节安排第18-20页
第二章 合成孔径雷达图像的特性第20-33页
   ·合成孔径雷达图像的物理基础第20-23页
     ·后向散射现象的理论模型第20-21页
       ·无限光滑散射平面第20-21页
       ·瑞利散射体第21页
     ·后向散射现象的实际模型第21-23页
       ·粗糙平面的散射第21-22页
       ·任意目标的散射第22页
       ·目标群的散射第22-23页
   ·合成孔径雷达图像的几何特性第23-27页
     ·采样和分解第23-24页
       ·方位向第23页
       ·距离向第23-24页
     ·雷达坐标系和地面坐标系第24-25页
     ·合成孔径雷达图像的压缩和膨胀第25页
     ·相干斑的基本概念第25-27页
   ·合成孔径雷达图像数据第27-33页
     ·原始数据第28页
     ·单视复数据第28-30页
     ·多视幅度数据第30-31页
     ·衍生产品第31页
     ·极化数据第31-33页
       ·AirSAR 数据第31-32页
       ·SIR-C/X-SAR 数据第32页
       ·极化分解第32-33页
第三章 合成孔径雷达图像的预处理第33-40页
   ·图像量化第33-35页
     ·采样和量化的基本概念第33-34页
     ·图像量化的方法第34-35页
       ·均匀量化第34页
       ·对数量化第34页
       ·指数量化第34-35页
     ·图像量化的结果和讨论第35页
   ·图像增强第35-38页
     ·图像的空间域增强第36-37页
     ·灰度的线性变换第37页
     ·图像增强的结果和讨论第37-38页
   ·预处理的结果和讨论第38-40页
第四章 基于模糊集理论的极化合成孔径雷达图像分类第40-58页
   ·模式识别的基本概念第40-41页
     ·模式识别第40-41页
     ·模式第41页
   ·遥感图像的模式识别第41-44页
     ·特征空间的定义第42-43页
     ·模式识别方法的分类第43-44页
   ·非监督分类算法第44-58页
     ·迭代自组织数据算法第44-45页
     ·自组织特征映射算法第45-46页
     ·基于模糊集理论的分类算法第46-58页
       ·模糊集理论的基本概念第47-49页
       ·模糊集合的基本运算第49-51页
       ·模糊c 均值聚类算法第51-54页
       ·分类结果和讨论第54-58页
第五章 基于极化分解的极化合成孔径雷达图像分类第58-72页
   ·极化的基本概念第58-65页
     ·极化的定义第58-59页
     ·电磁波的极化第59-62页
     ·BSA 协议第62页
     ·后向散射矩阵第62-65页
   ·极化分解第65-69页
     ·基于后向散射矩阵的极化分解第65-67页
     ·Pauli 分解的实现第67-68页
     ·SDH 分解的实现第68-69页
   ·结果和讨论第69-72页
第六章 基于独立分量分析的极化合成孔径雷达图像分类第72-85页
   ·独立分量分析的基本概念第72-75页
     ·盲信号处理的定义第72页
     ·独立分量分析的定义第72-73页
     ·独立分量分析的发展简史第73-74页
     ·独立分量分析研究中的主要问题第74-75页
   ·源信号的概率密度函数、等价可分性和观测信号中的相关性的去除..第75-79页
     ·源信号的概率密度函数描述第75-76页
     ·源信号和混合矩阵的等价尺度变换第76页
     ·解的等价性第76-77页
     ·观测信号中的相关性的去除第77-79页
   ·独立分量分析算法第79-81页
     ·基本假设条件第79-80页
     ·具体算法描述第80-81页
   ·结果和讨论第81-85页
第七章 结论第85-87页
致谢第87-88页
参考文献第88-92页
在学期间的研究成果第92页

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