| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 SAR图像去噪的发展概述 | 第14-15页 |
| 1.2.2 SAR图像分割的发展概述 | 第15页 |
| 1.2.3 SAR图像几何特征提取的发展概述 | 第15-17页 |
| 1.3 研究目标及内容 | 第17-19页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第19-21页 |
| 第二章 SAR图像基本信息和预处理研究 | 第21-32页 |
| 2.1 SAR成像基本信息 | 第21-23页 |
| 2.2 SAR图像评价标准 | 第23-24页 |
| 2.3 SAR图像成像复杂地形处理 | 第24-26页 |
| 2.4 SAR图像去噪算法研究 | 第26-31页 |
| 2.4.1 LEE去噪算法 | 第26-27页 |
| 2.4.2 Kuan去噪算法 | 第27-28页 |
| 2.4.3 Frost去噪算法 | 第28-29页 |
| 2.4.4 Gamma MAP去噪 | 第29页 |
| 2.4.5 图像去噪算法仿真 | 第29-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 SAR图像分割与增强算法研究 | 第32-45页 |
| 3.1 SAR图像分割算法研究 | 第32-42页 |
| 3.1.1 基于阈值的SAR车辆图像分割算法 | 第32-34页 |
| 3.1.2 基于数学形态的SAR图像目标分割算法 | 第34-35页 |
| 3.1.3 基于韦布尔分布的CA-CFAR检测器的目标分割算法 | 第35-40页 |
| 3.1.4 图像分割算法仿真 | 第40-42页 |
| 3.2 SAR图像增强算法研究 | 第42-44页 |
| 3.2.1 图像增强算法 | 第42-43页 |
| 3.2.2 图像增强算法仿真 | 第43-44页 |
| 3.3 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 SAR车辆图像几何特征提取研究 | 第45-70页 |
| 4.1 SAR车辆图像点特征提取研究 | 第45-51页 |
| 4.1.1 SAR图像点特征提取算法 | 第45-50页 |
| 4.1.2 SAR车辆图像点特征提取仿真 | 第50-51页 |
| 4.2 SAR图像车辆区域特征提取研究 | 第51-53页 |
| 4.2.1 SAR图像区域特征提取算法 | 第51-53页 |
| 4.2.2 SAR图像区域特征提取仿真 | 第53页 |
| 4.3 SAR车辆图像阴影特征提取方法设计 | 第53-65页 |
| 4.3.1 单幅SAR车辆图像的几何特征提取仿真 | 第54-57页 |
| 4.3.2 多幅SAR车辆图像融合的几何特征提取方法设计 | 第57-65页 |
| 4.4 SAR图像目标识别验证 | 第65-68页 |
| 4.4.1 几何特征提取验证流程设计 | 第66-67页 |
| 4.4.2 目标识别仿真及分析 | 第67-68页 |
| 4.5 本章小结 | 第68-70页 |
| 第五章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 5.1 本文研究总结 | 第70-71页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第77页 |