基于遗传算法的SAR图像特征选择方法优化研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的章节安排 | 第14-15页 |
| 第二章 SAR图像ROI切片获取 | 第15-31页 |
| 2.1 目标数据库的选取 | 第15-17页 |
| 2.2 杂波数据库的获取 | 第17-30页 |
| 2.2.1 CFAR检测算法 | 第17-18页 |
| 2.2.2 背景杂波建模 | 第18-24页 |
| 2.2.3 实验结果 | 第24-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 ROI切片的特征提取 | 第31-50页 |
| 3.1 特征的初步筛选准则 | 第31页 |
| 3.2 候选特征的筛选 | 第31-34页 |
| 3.3 已有的候选特征的提取及研究 | 第34-37页 |
| 3.3.1 分形维数特征 | 第34-35页 |
| 3.3.2 峰值能量比特征 | 第35-36页 |
| 3.3.3 空间边界特征 | 第36-37页 |
| 3.4 新特征的研究和提取 | 第37-43页 |
| 3.4.1 描述点的选择 | 第38-42页 |
| 3.4.2 对比度相关的特征提取 | 第42-43页 |
| 3.5 实验结果 | 第43-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 基于遗传算法的特征选择 | 第50-81页 |
| 4.1 引言 | 第50-51页 |
| 4.2 基于遗传算法的特征选择框架 | 第51-55页 |
| 4.2.1 特征的编码 | 第53页 |
| 4.2.2 初始种群的设定 | 第53页 |
| 4.2.3 遗传算子的确定 | 第53-54页 |
| 4.2.4 终止条件的设定 | 第54-55页 |
| 4.3 鉴别器与适应度函数的设计 | 第55-70页 |
| 4.3.1 Bayes鉴别器原理 | 第56-58页 |
| 4.3.2 SVM鉴别器原理 | 第58-60页 |
| 4.3.3 Bayes鉴别器与SVM鉴别器的比较 | 第60-65页 |
| 4.3.4 Bayes鉴别器与适应度函数优化 | 第65-67页 |
| 4.3.5 实验结果 | 第67-70页 |
| 4.4 基于Bayes判别的快速型号识别方法 | 第70-79页 |
| 4.4.1 Bayes判别原理 | 第70-71页 |
| 4.4.2 识别特征的初步筛选 | 第71-73页 |
| 4.4.3 基于遗传算法的特征选择设计 | 第73-74页 |
| 4.4.4 Bayes判别快速型号识别算法设计 | 第74-76页 |
| 4.4.5 实验结果 | 第76-79页 |
| 4.5 本章小结 | 第79-81页 |
| 第五章 总结和展望 | 第81-83页 |
| 5.1 总结 | 第81-82页 |
| 5.2 展望 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-92页 |
| 攻读硕士研究生期间发表的相关论文 | 第92页 |
