| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 前言 | 第10-13页 |
| 1.2 PolSAR面向对象分割技术研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 本文的研究思路 | 第16-17页 |
| 1.4 章节安排 | 第17-19页 |
| 第2章 PolSAR数据介绍 | 第19-25页 |
| 2.1 PolSAR图像数据介绍 | 第19-24页 |
| 2.1.1 Labrador Sea海冰数据 | 第19-22页 |
| 2.1.2 威海地区数据 | 第22-24页 |
| 2.2 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 PolSAR图像多特征分析 | 第25-46页 |
| 3.1 PolSAR图像理论基础 | 第25-26页 |
| 3.2 PolSAR图像目标极化分解 | 第26-31页 |
| 3.2.1 极化散射矩阵 | 第27-28页 |
| 3.2.2 Cloude分解 | 第28-30页 |
| 3.2.3 Yamaguchi分解 | 第30-31页 |
| 3.3 PolSAR图像纹理特征 | 第31-32页 |
| 3.4 基于最优特征子集的分析 | 第32-44页 |
| 3.4.1 特征向量集合分组介绍 | 第32-34页 |
| 3.4.2 基于马氏距离的特征分析 | 第34-35页 |
| 3.4.3 实验结果分析 | 第35-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 基于面向对象的PolSAR图像同质区分割方法分析 | 第46-55页 |
| 4.1 基于常见的面向对象同质区分割方法分析 | 第46-48页 |
| 4.1.1 常见同质区分割方法介绍 | 第46页 |
| 4.1.2 基于SLIC算法的同质区分割方法 | 第46-47页 |
| 4.1.3 基于多尺度算法的同质区分割方法 | 第47-48页 |
| 4.2 模糊决策算法理论研究 | 第48-52页 |
| 4.2.1 模糊理论 | 第48-49页 |
| 4.2.2 隶属度函数 | 第49-50页 |
| 4.2.3 算法分析 | 第50页 |
| 4.2.4 算法原理 | 第50-52页 |
| 4.3 基于模糊决策的面向对象同质区分割方法分析 | 第52-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第55-61页 |
| 5.1 实验目的 | 第55页 |
| 5.2 实验环境介绍 | 第55-57页 |
| 5.3 同质区的结果分析 | 第57-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 结论与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 结论 | 第61页 |
| 6.2 展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |