| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 SAR ATR研究现状 | 第10-14页 |
| 1.3 SAR ATR的技术难点 | 第14页 |
| 1.4 论文的主要工作 | 第14-16页 |
| 第二章 SAR图像预处理 | 第16-32页 |
| 2.1 MSTAR数据介绍 | 第16-18页 |
| 2.2 SAR图像相干斑抑制 | 第18-22页 |
| 2.2.1 Lee滤波器 | 第19-20页 |
| 2.2.2 Kuan滤波器 | 第20页 |
| 2.2.3 Frost滤波器 | 第20-21页 |
| 2.2.4 相干斑抑制性能的评估 | 第21-22页 |
| 2.3 幂变换 | 第22-23页 |
| 2.4 SAR图像分割 | 第23-27页 |
| 2.4.1 基于Weibull分布的双参数CFAR分割 | 第23-26页 |
| 2.4.2 几何聚类与二值掩膜 | 第26-27页 |
| 2.5 后续处理 | 第27-28页 |
| 2.5.1 质心配准 | 第27-28页 |
| 2.5.2 能量归一化 | 第28页 |
| 2.6 预处理流程 | 第28-30页 |
| 2.7 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于核函数主分量分析的SAR图像目标识别 | 第32-54页 |
| 3.1 核函数 | 第32-36页 |
| 3.1.1 核映射与核空间 | 第32-33页 |
| 3.1.2 核函数的定义 | 第33-35页 |
| 3.1.3 核函数的类型及构造 | 第35-36页 |
| 3.2 基于核函数的主分量分析方法 | 第36-40页 |
| 3.2.1 线性主分量分析 | 第36-37页 |
| 3.2.2 核主分量分析 | 第37-40页 |
| 3.3 基于核函数的二维主分量分析方法 | 第40-45页 |
| 3.3.1 二维主分量分析 | 第40-43页 |
| 3.3.2 核二维主分量分析 | 第43-45页 |
| 3.4 实验分析与结论 | 第45-53页 |
| 3.4.1 分类器设计 | 第45页 |
| 3.4.2 SAR图像预处理对识别性能的影响 | 第45-47页 |
| 3.4.3 不同特征提取方法的识别性能 | 第47-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 基于核函数线性判别分析的SAR图像目标识别 | 第54-70页 |
| 4.1 核线性判别分析方法 | 第54-57页 |
| 4.1.1 线性判别分析 | 第54-55页 |
| 4.1.2 核线性判别分析 | 第55-57页 |
| 4.2 基于核线性判别分析的改进方法研究 | 第57-60页 |
| 4.2.1 正则化KLDA | 第57页 |
| 4.2.2 核最大间距准则 | 第57-58页 |
| 4.2.3 核加权最大间距准则 | 第58-60页 |
| 4.3 核二维线性判别分析 | 第60-65页 |
| 4.3.1 二维线性判别分析 | 第60-62页 |
| 4.3.2 核二维线性判别分析 | 第62-65页 |
| 4.4 实验分析与结论 | 第65-69页 |
| 4.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 5.1 全文总结 | 第70-71页 |
| 5.2 研究展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第76-77页 |