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SAR图像质量评估与分割方法的研究

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第1章 绪论第13-23页
    1.1 课题的研究背景第13-15页
    1.2 国内外研究现状第15-20页
        1.2.1 SAR图像质量评估的国内外研究现状第15-17页
        1.2.2 SAR图像分割方法的国内外研究现状第17-20页
    1.3 本文的主要工作及内容安排第20-23页
第2章 背景杂波干扰的点目标质量评估第23-41页
    2.1 引言第23页
    2.2 SAR图像的基础知识第23-29页
        2.2.1 SAR成像基本原理第24页
        2.2.2 点目标回波模型第24-27页
        2.2.3 SAR成像处理算法第27-28页
        2.2.4 SAR图像基本特征第28-29页
    2.3 点目标质量评估第29-32页
        2.3.1 传统点目标质量评估参数第29-31页
        2.3.2 考虑背景杂波的模型第31-32页
    2.4 不同背景杂波下的点目标质量评估第32-40页
        2.4.1 理想参考点模型第33-35页
        2.4.2 杂波背景的提取第35-36页
        2.4.3 数据的扩展和融合第36页
        2.4.4 参数评估第36-37页
        2.4.5 实验与分析第37-40页
    2.5 本章小结第40-41页
第3章 基于纹理的SAR干扰图像感知质量评估第41-62页
    3.1 引言第41-42页
    3.2 干扰模型第42-44页
    3.3 SAR图像干扰质量评估方法第44-50页
        3.3.1 主观评估方法第44-45页
        3.3.2 客观评估方法第45-48页
        3.3.3 仿真实验第48-50页
    3.4 基于纹理的SAR干扰图像感知质量评估第50-61页
        3.4.1 纹理的提取第50-52页
        3.4.2 视觉加权处理第52-55页
        3.4.3 基于纹理的感知质量评估第55-56页
        3.4.4 仿真结果与分析第56-61页
    3.5 本章小结第61-62页
第4章 基于模糊的三重马尔可夫模型SAR图像分割第62-90页
    4.1 引言第62-63页
    4.2 SAR图像统计模型第63-73页
        4.2.1 先验假设统计模型第64-65页
        4.2.2 经验分布模型第65页
        4.2.3 模型参数估计第65-68页
        4.2.4 模型拟合程度评估准则第68-69页
        4.2.5 实验与分析第69-73页
    4.3 基于模糊的TMF模型无监督分割第73-80页
        4.3.1 TMF模型第73-75页
        4.3.2 基于纹理的附加场第75-77页
        4.3.3 基于模糊理论的TMF模型第77-78页
        4.3.4 参数估计与算法描述第78-80页
    4.4 实验与分析第80-88页
        4.4.1 合成图像分割实验第81-83页
        4.4.2 真实SAR图像的分割第83-87页
        4.4.3 目标识别应用的基础第87-88页
    4.5 本章小结第88-90页
第5章 小波域多尺度三重马尔可夫模型SAR图像分割第90-116页
    5.1 引言第90页
    5.2 多尺度因果能量函数第90-92页
    5.3 基于HMT模型的小波域多尺度TMF模型第92-103页
        5.3.1 基于HMT模型的多尺度似然第92-96页
        5.3.2 基于因果的条件MAP估计的分割第96页
        5.3.3 模型参数估计及算法描述第96-97页
        5.3.4 实验结果与分析第97-103页
        5.3.5 小结第103页
    5.4 基于GMRF模型的小波域多尺度TMF模型第103-115页
        5.4.1 GMRF模型与多尺度似然第104-106页
        5.4.2 多尺度后验边缘概率估计第106-109页
        5.4.3 参数估计与算法描述第109页
        5.4.4 实验与分析第109-114页
        5.4.5 小结第114-115页
    5.5 本章小结第115-116页
结论第116-118页
参考文献第118-131页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第131-132页
致谢第132页

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