基于多层CFAR算法的超高分辨率SAR图像目标检测
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 SAR背景介绍 | 第14-17页 |
| 1.2 SAR图像的基本特征及质量评估 | 第17页 |
| 1.3 本文研究内容及结构 | 第17-20页 |
| 第二章 SAR图像杂波统计模型 | 第20-32页 |
| 2.1 SAR图像杂波模型的分类 | 第20-22页 |
| 2.2 各种统计分布简介 | 第22-25页 |
| 2.2.1 Rayleigh分布 | 第22-23页 |
| 2.2.2 伽马分布 | 第23页 |
| 2.2.3 Weibull分布 | 第23页 |
| 2.2.4 K分布 | 第23-24页 |
| 2.2.5 对数正态分布 | 第24-25页 |
| 2.3 SAR统计模型的参数估计 | 第25-26页 |
| 2.3.1 矩估计法 | 第25-26页 |
| 2.3.2.最大似然估计法 | 第26页 |
| 2.3.3 MoLC | 第26页 |
| 2.4 混合模型 | 第26-28页 |
| 2.4.1 有限混合模型 | 第27页 |
| 2.4.2 EM算法 | 第27-28页 |
| 2.4.3 SEM算法 | 第28页 |
| 2.5 SAR统计模型的拟合精度评价准 | 第28-30页 |
| 2.5.1 AIC准则 | 第28-29页 |
| 2.5.2.X~2匹配检验 | 第29页 |
| 2.5.3.K-S检验 | 第29-30页 |
| 2.5.4 KL距离度量 | 第30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 SAR图像目标检测基础理论及算法 | 第32-46页 |
| 3.1 CFAR检测理论 | 第32-33页 |
| 3.2 CFAR检测阈值推导 | 第33-36页 |
| 3.2.1 基于高斯分布的CFAR检测 | 第33-34页 |
| 3.2.2 基于K分布的CFAR检测 | 第34页 |
| 3.2.3 基于瑞利分布的CFAR检测 | 第34-35页 |
| 3.2.4 基于伽马分布的CFAR检测 | 第35页 |
| 3.2.5 基于对数正态分布的CFAR检测 | 第35-36页 |
| 3.3 基于SαS模型的SAR图像目标检测 | 第36-38页 |
| 3.4 全局CFAR算法 | 第38-39页 |
| 3.5 陆地车辆目标检测算法及实验结果 | 第39-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 多层CFAR算法目标检测 | 第46-58页 |
| 4.1 影响舰船检测的因素 | 第46-49页 |
| 4.1.1 舰船因素 | 第46-47页 |
| 4.1.2 SAR系统因素 | 第47-48页 |
| 4.1.3 环境因素 | 第48页 |
| 4.1.4 小结 | 第48-49页 |
| 4.2 多层CFAR算法 | 第49-51页 |
| 4.3 虚警目标的滤除 | 第51页 |
| 4.4 SAR图像目标轮廓提取及填充 | 第51-52页 |
| 4.5 实验结果 | 第52-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 结论与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58-59页 |
| 5.2 SAR图像目标检测展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 作者简介 | 第66-67页 |
| 1.基本情况 | 第66页 |
| 2.教育背景 | 第66页 |
| 3.攻读硕士学位期间的研究成果 | 第66-67页 |
