| 摘要 | 第9-10页 |
| abstract | 第10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题的研究背景及其意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 视觉注意机制研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.2 低频UWB SAR变化检测技术研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 视觉注意机制与变化检测结合的技术难点 | 第16-17页 |
| 1.4 本文研究思路及工作安排 | 第17-18页 |
| 第二章 视觉注意机制模型的理论基础 | 第18-29页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 人类视觉系统 | 第18-22页 |
| 2.2.1 人类视觉的生理结构 | 第18-19页 |
| 2.2.2 人类视觉系统相关基本概念 | 第19-22页 |
| 2.2.3 人类视觉信息处理主要特点 | 第22页 |
| 2.3 引入视觉注意机制的图像处理过程 | 第22-26页 |
| 2.3.1 有效编码假说 | 第23页 |
| 2.3.2 视觉特征提取和选择 | 第23-25页 |
| 2.3.3 引入视觉注意机制的图像处理过程 | 第25-26页 |
| 2.4 引入视觉注意机制的低频UWB SAR图像处理过程 | 第26-28页 |
| 2.4.1 引入视觉注意机制的低频UWB SAR可视化增强 | 第26-27页 |
| 2.4.2 引入视觉注意机制的低频UWB SAR变化检测 | 第27-28页 |
| 2.5 小结 | 第28-29页 |
| 第三章 低频UWB SAR图像可视化增强 | 第29-43页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 低频UWB SAR图像可视化的视觉依据 | 第29-31页 |
| 3.2.1 视觉系统的亮度认知 | 第29-30页 |
| 3.2.2 人眼对图像结构反差的敏感性 | 第30-31页 |
| 3.3 低频UWB SAR图像的统计特点 | 第31-33页 |
| 3.3.1 低频UWB SAR图像数据统计特性 | 第31-32页 |
| 3.3.2 低频UWB SAR图像灰度分布模型 | 第32-33页 |
| 3.4 低频UWB SAR可视化增强方法 | 第33-41页 |
| 3.4.1 低频UWB SAR图像幅度数据幂变换原理 | 第33-35页 |
| 3.4.2 使用筛选准则筛选幂变换后低频UWB SAR图像幅度数据 | 第35-36页 |
| 3.4.3 基于灰度分布模型映射低频UWB SAR图像幅度数据 | 第36-37页 |
| 3.4.4 低频UWB SAR图像快速可视化增强 | 第37-38页 |
| 3.4.5 图像增强效果评估 | 第38-39页 |
| 3.4.6 低频UWB SAR图像增强效果 | 第39-41页 |
| 3.5 小结 | 第41-43页 |
| 第四章 基于视觉注意机制的低频UWB SAR叶簇隐蔽目标变化检测 | 第43-67页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 视觉注意机制模型 | 第43-49页 |
| 4.2.1 数据驱动的视觉注意机制模型 | 第44-47页 |
| 4.2.2 任务驱动的视觉注意机制模型 | 第47-49页 |
| 4.3 低频UWB SAR视觉注意机制模型 | 第49-58页 |
| 4.3.1 低频UWB SAR成像特点概述 | 第49-51页 |
| 4.3.2 基于低频UWB SAR图像的改进视觉注意机制模型 | 第51-55页 |
| 4.3.3 基于改进视觉注意机制模型的算法实现 | 第55-56页 |
| 4.3.4 基于改进视觉注意机制模型的仿真验证 | 第56-58页 |
| 4.4 基于视觉注意机制的低频UWB SAR叶簇隐蔽目标变化检测 | 第58-66页 |
| 4.4.1 多时相低频UWB SAR图像配准 | 第58-59页 |
| 4.4.2 注意目标分层筛选 | 第59-61页 |
| 4.4.3 视觉注意机制低频UWB SAR图像变化检测 | 第61-64页 |
| 4.4.4 叶簇隐蔽目标变化检测性能分析 | 第64-66页 |
| 4.5 小结 | 第66-67页 |
| 第五章 结束语 | 第67-69页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第67-68页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-77页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第77页 |
