| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-19页 |
| ·SAR图像信号及其分割一般方法 | 第9-14页 |
| ·SAR图像成像原理 | 第9-11页 |
| ·SAR图像的统计性质 | 第11-13页 |
| ·SAR图像分割方法综述 | 第13-14页 |
| ·多尺度 Markov模型及其在 SAR图像分割中的研究现状 | 第14-17页 |
| ·多尺度 Markov模型 | 第14-16页 |
| ·多尺度 Markov模型的应用现状 | 第16-17页 |
| ·本文的研究内容与安排 | 第17-19页 |
| 第二章 多尺度 Markov模型的定阶 | 第19-35页 |
| ·时间序列中定阶的一般方法 | 第19-20页 |
| ·多尺度 Markov模型的定阶 | 第20-32页 |
| ·实验结果 | 第32-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第三章 上下文信息融合的图像分割 | 第35-43页 |
| ·多尺度 Markov模型的图像分割基本算法 | 第35-37页 |
| ·上下文信息融合的图像分割方法 | 第37-41页 |
| ·上下文信息融合基本思想和分割算法 | 第37-40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-41页 |
| ·小结 | 第41-43页 |
| 第四章 融合上下文信息的 SAR图像多尺度分割 | 第43-60页 |
| ·基于 MGMM的上下文信息融合图像分割 | 第43-50页 |
| ·树上 EM算法及其公式推导 | 第43-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-50页 |
| ·基于 MRMM的上下文信息融合图像分割 | 第50-54页 |
| ·ICE算法 | 第50-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-54页 |
| ·两类多尺度随机模型的上下文信息融合图像分割 | 第54-59页 |
| ·多尺度自回归模型及其特征提取 | 第55-57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 结束语 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 附录 A 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第66页 |
| 附录 B 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 西北工业大学学位论文知识产权声明书 | 第68页 |
| 西北工业大学学位论文原创性声明 | 第68页 |