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基于非平稳随机场模型的SAR图像空间相关性建模及应用研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
符号对照表第13-14页
缩略语对照表第14-17页
第一章 绪论第17-33页
    1.1 研究背景及意义第17-19页
    1.2 国内外研究现状第19-28页
        1.2.1 SAR图像分割方法研究现状第19-25页
        1.2.2 SAR图像变化检测方法研究现状第25-28页
    1.3 现有非平稳随机场模型分析第28-30页
    1.4 本文研究内容与章节安排第30-33页
第二章 基于高维邻域三重马尔可夫场模型的SAR图像分割第33-55页
    2.1 TMF模型介绍与分析第33-36页
    2.2 基于HN-TMF模型的SAR图像分割第36-41页
        2.2.1 HN-TMF模型附加标记场重新定义与初始化第37-38页
        2.2.2 HN-TMF高维先验势能函数构建第38-41页
    2.3 HN-TMF模型参数估计第41-45页
        2.3.1 分割标记场中空间作用参数估计第42-44页
        2.3.2 附加标记场中空间作用参数估计第44-45页
    2.4 实验结果与分析第45-54页
        2.4.1 HN-TMF先验势能函数参数初始化有效性分析第45-47页
        2.4.2 HN-TMF中高阶邻域尺寸分析第47-49页
        2.4.3 HN-TMF与TMF对比分析第49-54页
    2.5 本章小结第54-55页
第三章 基于模糊标记信息融合三重马尔可夫场模型的SAR图像分割第55-77页
    3.1 基于ALF-TMF模型的SAR图像分割第56-63页
        3.1.1 ALF-TMF中附加标记场的定义第56-59页
        3.1.2 基于观测信息与空间相关信息联合分析的模糊标记场扩展第59-60页
        3.1.3 结合模糊类别信息的似然与先验贝叶斯融合第60-63页
    3.2 实验结果与分析第63-74页
        3.2.1 实测SAR图像对应附加标记场划分第64-65页
        3.2.2 基于模糊类别扩展的似然与先验增强第65-68页
        3.2.3 模拟以及实测SAR图像仿真结果对比分析第68-74页
    3.3 本章小结第74-77页
第四章 基于自适应非平稳混合条件场模型的SAR图像分割第77-103页
    4.1 基于超像素分析的SAR图像划分第78-82页
        4.1.1 超像素局部特征提取第78-80页
        4.1.2 基于超像素特征分析的SAR图像划分第80-82页
    4.2 基于AHNCRF的分割模型构建第82-87页
        4.2.1 基于匀质区域超像素的区域级CRF第83-84页
        4.2.2 基于异质区域以及边缘的像素级CRF第84-86页
        4.2.3 AHNCRF模型参数估计第86-87页
    4.3 实验结果与分析第87-101页
        4.3.1 实测SAR图像区域级与像素级CRF像素分布自适应划分第87-88页
        4.3.2 基于图像划分的AHNCRF模型势能函数改进分析第88-94页
        4.3.3 实测SAR图像分割结果对比分析第94-101页
    4.4 本章小结第101-103页
第五章 基于三重马尔可夫场模型的SAR图像变化检测第103-117页
    5.1 基于TMF模型的SAR图像变化检测第103-110页
        5.1.1 变化检测应用背景下TMF附加标记场定义与初始化第104-107页
        5.1.2 TMF模型先验势能函数构建第107-110页
    5.2 TMF模型参数估计第110-111页
    5.3 实验结果与分析第111-116页
        5.3.1 TMF模型局部先验权重参数估计第111-112页
        5.3.2 局部先验权重参数有效性分析第112-113页
        5.3.3 实测SAR数据变化检测结果主客观评价第113-116页
    5.4 本章小结第116-117页
第六章 总结与展望第117-121页
    6.1 全文总结第117-119页
    6.2 工作展望第119-121页
参考文献第121-131页
致谢第131-133页
作者简介第133-136页

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