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基于区域相似度和特征降维的极化SAR影像分类

创新点第1-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-16页
第1章 绪论第16-27页
   ·研究的背景与意义第16-18页
     ·极化SAR系统发展概述第16-18页
     ·极化SAR影像分类研究第18页
   ·国内外研究现状第18-25页
     ·SAR影像分割研究现状第18-23页
     ·极化SAR影像区域分类研究现状第23-24页
     ·论文的研究工作第24-25页
   ·论文研究内容与章节安排第25-27页
第2章 极化理论与极化散射特征分解第27-50页
   ·引言第27页
   ·极化基本理论第27-29页
     ·极化椭圆第27-28页
     ·Jones矢量第28-29页
     ·Stokes矢量第29页
   ·目标极化散射特性的表征第29-32页
     ·散射矩阵第29-30页
     ·Kennaugh矩阵第30-31页
     ·协方差矩阵和相干矩阵第31-32页
   ·极化散射特征分解第32-48页
     ·Kennaugh矩阵二分法第32-36页
     ·C_3或T_3矩阵的特征值特征向量分解第36-39页
     ·C_3或T_3矩阵的模型分解第39-46页
     ·散射矩阵的相干分解第46-48页
   ·本章小结第48-50页
第3章 极化SAR影像的区域统计分割第50-72页
   ·引言第50页
   ·极化SAR影像的初分割第50-61页
     ·应用分水岭分割SAR影像的难点第50-52页
     ·极化SAR影像的梯度算子第52-56页
     ·梯度影像的形态学重构第56-58页
     ·实验结果分析第58-61页
   ·基于区域合并的极化SAR影像多尺度分割第61-70页
     ·相干矩阵的目标函数第61-62页
     ·区域合并与多尺度分割第62-63页
     ·实验结果分析第63-70页
   ·本章小结第70-72页
第4章 基于区域相似度的极化SAR影像非监督分类第72-108页
   ·引言第72页
   ·极化SAR影像像素分类第72-80页
     ·H/Aphla/A初始聚类划分第72-78页
     ·Wishart距离最大似然分类第78-79页
     ·区域初始聚类方法分析第79-80页
   ·区域相似度矩阵的Ncut聚类第80-93页
     ·影像的Ncut分割第80-82页
     ·Ncut的区域相似度矩阵聚类第82-83页
     ·实验结果分析第83-93页
   ·结合聚类趋势的区域相似度矩阵聚类第93-102页
     ·聚类趋势可视化评估第93-94页
     ·VAT的区域相似度矩阵聚类第94-95页
     ·实验结果分析第95-102页
   ·应用近邻传播算法的聚类第102-107页
     ·近邻传播算法第102-104页
     ·近邻传播算法的聚类第104页
     ·实验结果分析第104-107页
   ·本章小结第107-108页
第5章 基于区域特征降维的极化SAR影像监督分类第108-125页
   ·引言第108页
   ·降维方法总结第108-114页
     ·线性降维第108-110页
     ·非线性降维第110-113页
     ·降维应用到极化SAR数据处理第113-114页
   ·应用LE降维的监督影像分类第114-120页
     ·极化散射特征集第114-115页
     ·SSVM(Smooth Support Vector Machine,SSVM)第115-116页
     ·实验结果分析第116-120页
   ·应用监督LE降维的监督影像分类第120-124页
     ·监督LE降维第120-122页
     ·实验结果分析第122-124页
   ·本章小结第124-125页
第6章 总结与展望第125-128页
   ·研究总结第125-126页
   ·论文创新点第126页
   ·存在问题与展望第126-128页
参考文献第128-139页
攻读博士期间的科研经历与科研成果第139-140页
致谢第140-141页

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