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 |