| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·研究内容与创新 | 第12页 |
| ·论文架构与内容安排 | 第12-15页 |
| 第二章 高分辨 SAR 图像机动目标自动识别理论 | 第15-29页 |
| ·高分辨 SAR 图像自动目标识别流程 | 第15-17页 |
| ·高分辨 SAR 图像机动目标检测方法 | 第17-25页 |
| ·恒虚警率目标检测方法 | 第17-23页 |
| ·基于图像分割技术的目标检测方法 | 第23-24页 |
| ·基于极化目标分解理论的目标检测 | 第24-25页 |
| ·高分辨 SAR 图像机动目标鉴别方法 | 第25-26页 |
| ·高分辨 SAR 图像机动目标识别方法 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于视觉显著注意的高分辨 SAR 图像目标检测 | 第29-49页 |
| ·视觉显著注意机制及常用模型 | 第30-36页 |
| ·视觉显著注意机制 | 第30-33页 |
| ·典型的的视觉注意计算模型 | 第33-36页 |
| ·高分辨 SAR 图像机动目标与背景的统计分析 | 第36页 |
| ·视觉显著注意下的高分辨 SAR 图像感兴趣区域筛选 | 第36-37页 |
| ·基于贝叶斯分类器的高分辨 SAR 图像机动目标检测 | 第37-40页 |
| ·局部贝叶斯分类器 | 第38-39页 |
| ·潜在目标区域切片的提取 | 第39-40页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第40-47页 |
| ·实验条件与参数设定 | 第40-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-47页 |
| ·小结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于表征学习的高分辨 SAR 图像机动目标鉴别 | 第49-59页 |
| ·基于表征学习的高分辨 SAR 图像特征抽取 | 第49-50页 |
| ·基于稀疏表示的高分辨 SAR 图像机动目标鉴别 | 第50-51页 |
| ·基于 One-class SVM 的高分辨 SAR 图像机动目标鉴别 | 第51-53页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第53-58页 |
| ·实验条件与参数设定 | 第54页 |
| ·实验结果与分析 | 第54-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第五章 基于语义分析的高分辨 SAR 图像机动目标识别 | 第59-67页 |
| ·BoW 模型 | 第59-62页 |
| ·BoW 模型的基本原理 | 第59-61页 |
| ·BoW 模型的典型应用 | 第61-62页 |
| ·高分辨 SAR 图像机动目标特征提取 | 第62-63页 |
| ·基于 BoW 模型的高分辨 SAR 图像机动目标识别 | 第63-64页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第64-66页 |
| ·实验条件与参数设定 | 第64-65页 |
| ·实验结果与分析 | 第65-66页 |
| ·小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-70页 |
| ·总结 | 第67-68页 |
| ·展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-78页 |
| 硕士期间成果 | 第78-79页 |
