| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 符号对照表 | 第14-15页 |
| 缩略语对照表 | 第15-19页 |
| 第一章 绪论 | 第19-31页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第19-22页 |
| 1.2 SAR图像目标检测与鉴别的研究现状 | 第22-24页 |
| 1.2.1 SAR图像目标检测研究现状 | 第22-23页 |
| 1.2.2 SAR图像目标鉴别研究现状 | 第23-24页 |
| 1.3 复杂场景下SAR图像目标检测与鉴别的关键问题 | 第24-28页 |
| 1.3.1 复杂场景下SAR图像目标检测的关键问题 | 第26-28页 |
| 1.3.2 复杂场景下SAR图像目标鉴别的关键问题 | 第28页 |
| 1.4 论文的内容安排 | 第28-31页 |
| 第二章 传统SAR图像目标检测方法及鉴别特征介绍 | 第31-51页 |
| 2.1 引言 | 第31页 |
| 2.2 SAR图像CFAR目标检测 | 第31-40页 |
| 2.2.1 CFAR的杂波统计建模 | 第32-34页 |
| 2.2.2 CFAR检测器 | 第34-40页 |
| 2.3 SAR图像传统鉴别特征 | 第40-49页 |
| 2.3.1 切片目标背景分割预处理 | 第40-43页 |
| 2.3.2 老Lincoln特征 | 第43-45页 |
| 2.3.3 新Lincoln特征 | 第45-47页 |
| 2.3.4 Gao特征 | 第47页 |
| 2.3.5 Bhanu特征 | 第47-49页 |
| 2.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 第三章 基于多尺度显著性的SAR目标快速检测方法 | 第51-71页 |
| 3.1 引言 | 第51-52页 |
| 3.2 显著性检测算法介绍 | 第52-55页 |
| 3.2.1 显著性检测的基本概念 | 第52-53页 |
| 3.2.2 经典光学显著性检测算法概述 | 第53页 |
| 3.2.3 光学显著性检测和SAR目标检测对比 | 第53-54页 |
| 3.2.4 用于SAR图像的显著性检测算法 | 第54-55页 |
| 3.3 基于多尺度显著性的SAR目标快速检测方法 | 第55-60页 |
| 3.3.1 提出方法的框架 | 第55-56页 |
| 3.3.2 尺度选择 | 第56-59页 |
| 3.3.3 二值图生成 | 第59页 |
| 3.3.4 聚类 | 第59-60页 |
| 3.3.5 虚警去除 | 第60页 |
| 3.3.6 与传统Itti模型的对比 | 第60页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第60-70页 |
| 3.4.1 仿真数据结果 | 第61-63页 |
| 3.4.2 实测数据结果 | 第63-70页 |
| 3.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 第四章 基于贝叶斯-形态学显著性的SAR目标检测方法 | 第71-89页 |
| 4.1 引言 | 第71-73页 |
| 4.2 提出的目标检测方法的框架 | 第73-74页 |
| 4.3 SAR图像贝叶斯显著图的构建 | 第74-75页 |
| 4.3.1 先验图 | 第74-75页 |
| 4.3.2 似然图 | 第75页 |
| 4.3.3 贝叶斯显著图 | 第75页 |
| 4.4 SAR图像形态学显著图的构建 | 第75-79页 |
| 4.4.1 形态学像 | 第76页 |
| 4.4.2 差分形态学像 | 第76-77页 |
| 4.4.3 形态学显著图 | 第77-79页 |
| 4.5 二值图的生成 | 第79页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第79-87页 |
| 4.6.1 显著图的结果 | 第81-82页 |
| 4.6.2 检测结果 | 第82-87页 |
| 4.7 本章小结 | 第87-89页 |
| 第五章 基于改进的显著性和全局性特征的切片级SAR目标鉴别方法 | 第89-103页 |
| 5.1 引言 | 第89-90页 |
| 5.2 传统的SG特征简介 | 第90-91页 |
| 5.3 MSG特征的特征提取框架 | 第91-93页 |
| 5.4 改进的显著性特征 | 第93-97页 |
| 5.5 改进的全局性特征 | 第97页 |
| 5.6 实验结果与分析 | 第97-102页 |
| 5.6.1 不同鉴别特征的线性可分性分析 | 第98-99页 |
| 5.6.2 鉴别结果的分析 | 第99-101页 |
| 5.6.3 特征提取时间代价分析 | 第101-102页 |
| 5.7 本章小结 | 第102-103页 |
| 第六章 基于多级多域特征的超像素级SAR目标鉴别方法 | 第103-131页 |
| 6.1 引言 | 第103页 |
| 6.2 提出超像素级鉴别方法的动机 | 第103-106页 |
| 6.3 提出的超像素级鉴别方法的框架 | 第106-108页 |
| 6.4 MLMD特征描述 | 第108-110页 |
| 6.4.1 像素级多域特征描述 | 第108页 |
| 6.4.2 超像素级特征描述 | 第108-109页 |
| 6.4.3 目标级特征描述 | 第109-110页 |
| 6.5 实验结果与分析 | 第110-129页 |
| 6.5.1 实验数据描述 | 第110-111页 |
| 6.5.2 比较方法 | 第111-112页 |
| 6.5.3 评价准则 | 第112-113页 |
| 6.5.4 参数设置 | 第113-116页 |
| 6.5.5 提出的方法在各个步骤中的性能 | 第116页 |
| 6.5.6 不同方法的比较 | 第116-129页 |
| 6.6 本章小结 | 第129-131页 |
| 第七章 总结与展望 | 第131-135页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第131-132页 |
| 7.2 工作展望 | 第132-135页 |
| 参考文献 | 第135-143页 |
| 致谢 | 第143-147页 |
| 作者简介 | 第147-149页 |
