| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 SAR图像的统计建模 | 第9-10页 |
| 1.2.2 参数估计方法 | 第10页 |
| 1.2.3 SAR图像的分割方法 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的主要内容及章节安排 | 第11-12页 |
| 1.3.1 本文的主要内容 | 第11页 |
| 1.3.2 本文的章节安排 | 第11-12页 |
| 第二章 G_I~0分布参数估计方法与水平集方法 | 第12-19页 |
| 2.1 G_I~0分布及其参数估计方法 | 第12-16页 |
| 2.1.1 G_I~0分布 | 第12-13页 |
| 2.1.2 参数估计方法 | 第13-16页 |
| 2.2 水平集分割方法 | 第16-18页 |
| 2.2.1 水平集方法 | 第16-17页 |
| 2.2.2 基于G~0分布的水平集演化函数 | 第17-18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于随机加权和改进阈值水平集的SAR图像分割方法 | 第19-32页 |
| 3.1 G_I~0分布的随机加权估计法与改进的阈值水平集方法 | 第19-23页 |
| 3.1.1 G_I~0分布的随机加权估计 | 第20-21页 |
| 3.1.2 参数的Renyi熵处理 | 第21-22页 |
| 3.1.3 改进的阈值水平集方法 | 第22-23页 |
| 3.2 实验结果与分析 | 第23-31页 |
| 3.2.1 分割性能指标 | 第24页 |
| 3.2.2 分割方法分析 | 第24-29页 |
| 3.2.3 对比实验分析 | 第29-31页 |
| 3.2.4 稳定性分析 | 第31页 |
| 3.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于SLIC超像素建模的SAR图像分割方法 | 第32-40页 |
| 4.1 超像素生成方法SLIC与多区域水平集方法 | 第32-34页 |
| 4.1.1 简单线性迭代（SLIC） | 第32-33页 |
| 4.1.2 多区域阈值水平集方法 | 第33页 |
| 4.1.3 分割流程及算法 | 第33-34页 |
| 4.2 实验结果与分析 | 第34-39页 |
| 4.2.1 超像素初始大小的分析与选择 | 第34-36页 |
| 4.2.2 对比实验分析 | 第36-38页 |
| 4.2.3 多区域真实SAR图像分割 | 第38-39页 |
| 4.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 总结与展望 | 第40-42页 |
| 5.1 工作总结 | 第40-41页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-46页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47页 |
