| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·合成孔径雷达概述 | 第8-9页 |
| ·SAR图像目标检测研究现状 | 第9-15页 |
| ·本文主要内容 | 第15-16页 |
| 第二章 基于规整性特征的区域标记提取算法 | 第16-30页 |
| ·Marr的计算机视觉理论 | 第16-18页 |
| ·视觉是一种信息处理过程 | 第16页 |
| ·视觉系统的三个表象层次 | 第16-17页 |
| ·分析与讨论 | 第17-18页 |
| ·Primal Sketch图像表示模型 | 第18-22页 |
| ·Primal Sketch对图像结构与纹理的建模 | 第18-20页 |
| ·视觉基元字典的构造 | 第20-21页 |
| ·Primal Sketch模型对SAR图像结构信息的描述 | 第21-22页 |
| ·基于规整性特征的区域标记提取算法 | 第22-30页 |
| ·线段基元的特征描述 | 第22-23页 |
| ·基于规整性特征的区域标记提取算法 | 第23-25页 |
| ·仿真实验结果与分析 | 第25-30页 |
| 第三章 结合结构信息和统计特征的SAR图像目标检测算法 | 第30-48页 |
| ·OTSU图像阈值化算法 | 第30-34页 |
| ·基于门限化技术的图像分割 | 第30-31页 |
| ·OTSU图像阈值化算法描述：两类的情况 | 第31-32页 |
| ·OTSU图像阈值化算法描述：三类的情况 | 第32-34页 |
| ·关于可分性指数 | 第34页 |
| ·结合结构信息和统计特征的SAR图像目标检测算法框架 | 第34-36页 |
| ·基于灰度统计的虚警目标剔除算法 | 第36-42页 |
| ·人工目标的结构与灰度特征 | 第36-37页 |
| ·基于灰度统计的虚警目标剔除算法 | 第37-38页 |
| ·仿真实验结果 | 第38-40页 |
| ·基于ROC曲线的算法性能评价 | 第40-42页 |
| ·基于OTSU图像阈值化算法的人工目标定位 | 第42-45页 |
| ·算法描述 | 第43页 |
| ·仿真实验结果 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-48页 |
| 第四章 对基于规整性特征的区域标记提取算法的分析与改进 | 第48-62页 |
| ·SAR图像中目标特性的分析 | 第48-49页 |
| ·基于规整性特征的区域标记提取算法存在的问题 | 第49-50页 |
| ·对基于规整性特征的区域标记提取算法的分析与改进 | 第50-57页 |
| ·种子线段的选取 | 第50-52页 |
| ·基于非递归策略的区域标记提取算法 | 第52-55页 |
| ·加入生长规则的区域标记提取算法 | 第55-57页 |
| ·对改进后的区域标记提取算法的结果进行人工目标定位 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62-63页 |
| ·展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 研究成果 | 第70页 |
