| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-9页 |
| 1.2 研究现状与发展趋势 | 第9-13页 |
| 1.3 论文结构 | 第13-15页 |
| 第二章 SAR图像的相干斑 | 第15-23页 |
| 2.1 SAR成像原理 | 第16-17页 |
| 2.2 相干斑的统计特性 | 第17-19页 |
| 2.2.1 相干斑的乘性模型 | 第17-18页 |
| 2.2.2 相干斑的乘积模型 | 第18-19页 |
| 2.3 相干斑的抑制方法 | 第19-23页 |
| 第三章 马尔可夫随机场理论 | 第23-33页 |
| 3.1 马尔可夫随机场的定义 | 第24-27页 |
| 3.1.1 图像描述 | 第24-25页 |
| 3.1.2 马尔可夫随机场 | 第25-26页 |
| 3.1.3 吉布斯随机场 | 第26页 |
| 3.1.4 马尔可夫随机场与吉布斯随机场的等效 | 第26-27页 |
| 3.2 马尔可夫框架下的三种优化准则 | 第27-28页 |
| 3.3 基于MRF的能量优化方法 | 第28-30页 |
| 3.3.1 模拟退火算法 | 第28-29页 |
| 3.3.2 条件迭代算法 | 第29-30页 |
| 3.4 马尔可夫随机场在图像分割中的应用 | 第30-33页 |
| 第四章 基于融合边缘信息的MRF的SAR图像分割新方法 | 第33-43页 |
| 4.1 引言 | 第33页 |
| 4.2 结合空域多特征信息的MRF模型 | 第33-36页 |
| 4.3 融合边缘信息的MRF模型 | 第36-37页 |
| 4.4 分割算法实现 | 第37-38页 |
| 4.4.1 模型参数估计 | 第37-38页 |
| 4.4.2 分割算法步骤 | 第38页 |
| 4.5 实验仿真结果 | 第38-41页 |
| 4.6 本章小结 | 第41-43页 |
| 第五章 基于Gaussian-Hermite矩融合MRF的SAR图像无监督分割新方法 | 第43-53页 |
| 5.1 引言 | 第43-44页 |
| 5.2 基于Gaussian-Hermite矩和MRF相互融合的思想 | 第44-45页 |
| 5.3 基于Gaussian-Hermite矩和MRF相互融合的算法 | 第45-48页 |
| 5.3.1 基于Gaussian-Hermite矩的能量分割 | 第45-46页 |
| 5.3.2 基于MRF的新的能量函数形式的图像分割 | 第46-48页 |
| 5.3.3 模型参数估计 | 第48页 |
| 5.3.4 分割算法步骤 | 第48页 |
| 5.4 实验仿真结果 | 第48-52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 结论和展望 | 第53-55页 |
| 6.1 结论 | 第53页 |
| 6.2 工作展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 研究成果 | 第62-63页 |
