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基于SAR图像的目标检测算法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 论文研究的背景与意义第10-11页
    1.2 相关技术的国内外研究现状第11-16页
        1.2.1 相干斑抑制技术第12页
        1.2.2 SAR图像目标检测技术第12-14页
        1.2.3 多核DSP技术第14-16页
    1.3 论文的研究内容与结构第16-18页
        1.3.1 论文的研究内容第16-17页
        1.3.2 论文的结构安排第17-18页
第2章 SAR图像相干斑抑制算法第18-30页
    2.1 引言第18页
    2.2 SAR图像的成像原理和相干斑噪声模型第18-19页
    2.3 现有各向异性扩散相干斑抑制算法第19-22页
        2.3.1 P-M模型第19-20页
        2.3.2 SRAD方法第20-21页
        2.3.3 IEAD方法第21页
        2.3.4 EDAD方法第21-22页
    2.4 基于加权曼哈顿距离各向异性扩散滤波第22-25页
        2.4.1 基于加权曼哈顿距离边缘检测算子的获取第22-23页
        2.4.2 WMDAD算法及流程第23-25页
    2.5 实验结果与分析第25-29页
    2.6 本章小结第29-30页
第3章 基于CFAR的目标检测算法第30-50页
    3.1 引言第30页
    3.2 CFAR检测器基本理论第30-31页
    3.3 常用的背景杂波统计模型第31-34页
        3.3.1 高斯分布统计模型第31-32页
        3.3.2 瑞利分布统计模型第32页
        3.3.3 对数正态分布模型第32-33页
        3.3.4 Gamma分布模型第33页
        3.3.5 K分布模型第33-34页
    3.4 背景杂波模型拟合准则第34-35页
        3.4.1 K-S检验方法第34页
        3.4.2 均方误差校验方法(MSE)第34-35页
    3.5 背景杂波模型的选取及分析第35-37页
    3.6 传统CFAR检测算法第37-39页
        3.6.1 局部双参数CFAR检测算法第37-38页
        3.6.2 全局CFAR检测算法第38-39页
    3.7 改进的基于非局部均值双参数CFAR算法第39-44页
        3.7.1 算法原理第40-41页
        3.7.2 算法流程第41-44页
    3.8 算法实验结果的分析与评价第44-49页
        3.8.1 检测性能评价指标第44页
        3.8.2 实验结果与分析第44-49页
    3.9 本章小结第49-50页
第4章 基于显著性的目标检测算法第50-68页
    4.1 引言第50页
    4.2 显著性经典算法第50-55页
        4.2.1 ITTI算法第50-53页
        4.2.2 GBVS算法第53-54页
        4.2.3 SR算法第54-55页
    4.3 一种基于改进LC模型的显著性检测算法第55-59页
        4.3.1 LC模型第55-56页
        4.3.2 改进的基于LC模型的显著性检测算法第56-59页
    4.4 实验结果与分析第59-66页
        4.4.1 显著性检测算法的客观评价指标第59-61页
        4.4.2 SAR图像实验第61-66页
    4.5 本章小结第66-68页
第5章 基于双片DSP的雷达目标快速识别软件的设计与实现第68-78页
    5.1 引言第68页
    5.2 图像处理单元第68-71页
        5.2.1 系统硬件平台第68-69页
        5.2.2 TMS320C6678处理器第69-71页
    5.3 软件的系统流程和算法流程设计第71-72页
        5.3.1 软件的系统流程设计第71页
        5.3.2 算法流程的设计第71-72页
    5.4 软件的移植与优化第72-75页
        5.4.1 软件的移植第72-73页
        5.4.2 软件的优化第73-75页
    5.5 软件测试结果第75-77页
    5.6 本章小结第77-78页
结论第78-80页
参考文献第80-86页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文第86-88页
致谢第88页

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