| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 致谢 | 第8-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-27页 |
| ·合成孔径雷达介绍 | 第13-20页 |
| ·合成孔径雷达(SAR)概述 | 第13-14页 |
| ·国内外SAR的发展历史及现状 | 第14-17页 |
| ·SAR工作原理 | 第17-18页 |
| ·SAR图像特性分析 | 第18-20页 |
| ·SAR图像分割算法回顾 | 第20-24页 |
| ·常用SAR图像分割算法 | 第20-23页 |
| ·SAR图像分割的意义 | 第23-24页 |
| ·SAR海冰图像分类算法回顾 | 第24-25页 |
| ·常用SAR海冰图像分类算法 | 第24-25页 |
| ·SAR海冰图像分类的意义 | 第25页 |
| ·本文主要研究内容 | 第25-26页 |
| ·本文内容安排 | 第26-27页 |
| 第二章 基于MRF的SAR图像分割与分类 | 第27-38页 |
| ·MAP-MRF分割框架 | 第27-30页 |
| ·最大后验概率准则(MAP) | 第27-29页 |
| ·MAP-MRF分割框架 | 第29-30页 |
| ·MRF的数学理论基础 | 第30-32页 |
| ·邻域和基团 | 第30-31页 |
| ·MRF | 第31页 |
| ·MRF与GRF的等价性 | 第31-32页 |
| ·SAR图像分割与分类中常用的MRF模型 | 第32-34页 |
| ·Auto模型 | 第32-33页 |
| ·多层逻辑模型(MLL) | 第33-34页 |
| ·优化算法 | 第34-37页 |
| ·ICM算法 | 第34-35页 |
| ·Gibbs采样算法 | 第35-36页 |
| ·SA算法 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 融合专家知识的多层次SAR海冰图像分类方法 | 第38-54页 |
| ·冰况图 | 第38-42页 |
| ·CIS冰况图 | 第38-39页 |
| ·蛋码 | 第39-42页 |
| ·融合专家知识的多层次SAR海冰图像分类方法 | 第42-48页 |
| ·SRAD滤波 | 第42页 |
| ·分水岭分割 | 第42-43页 |
| ·构建区域邻接图(RAG) | 第43页 |
| ·EM算法 | 第43-44页 |
| ·基于MRF的SAR海冰图像分割算法 | 第44-46页 |
| ·融合专家知识的多层次SAR海冰图像分类方法 | 第46-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 基于类间伴生关系的SAR海冰图像分类方法 | 第54-68页 |
| ·SAR海冰图像分割与分类的关系 | 第54-56页 |
| ·基于类间伴生关系的SAR海冰图像分类方法 | 第56-60页 |
| ·类间伴生关系特征 | 第56-57页 |
| ·类间伴生关系特征的建模 | 第57-59页 |
| ·算法流程及实现 | 第59-60页 |
| ·实验结果与分析 | 第60-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·工作总结 | 第68页 |
| ·后续工作展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第74-75页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研项目 | 第75-76页 |