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基于活动轮廓模型的SAR图像目标轮廓提取研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第12-18页
    1.1 课题研究的背景和意义第12-13页
    1.2 国内外研究概况第13-16页
        1.2.1 国外研究现状第13-15页
        1.2.2 国内研究现状第15-16页
    1.3 本文主要工作及章节安排第16-18页
第二章 SAR 图像数据特性与目标轮廓提取方法介绍第18-28页
    2.1 SAR 图像数据特性第18-21页
        2.1.1 经验模型第18-19页
        2.1.2 相干斑模型第19-20页
        2.1.3 乘积模型第20-21页
    2.2 经典的 SAR 图像目标轮廓提取方法第21-27页
        2.2.1 基于 CFAR 检测器的 SAR 图像目标轮廓提取方法第22-23页
        2.2.2 基于多边缘检测算子的 SAR 图像目标轮廓提取方法第23-25页
        2.2.3 基于马尔科夫随机场的 SAR 图像目标轮廓提取方法第25-27页
    2.3 本章小结第27-28页
第三章 用于 SAR 图像目标轮廓提取的活动轮廓模型改进方法研究第28-52页
    3.1 传统活动轮廓模型应用于 SAR 图像处理的分析第28-35页
        3.1.1 经典的活动轮廓模型(snake 模型)第28-29页
        3.1.2 向量场卷积活动轮廓模型(VFC 模型)第29-31页
        3.1.3 区域竞争活动轮廓模型(RC 模型)第31-33页
        3.1.4 无边缘活动轮廓模型(CV 模型)第33-35页
    3.2 VFC 模型与 RC 模型结合的活动轮廓模型(VFC-RC 模型)第35-41页
        3.2.1 基于 G0分布的 RC 模型第35-36页
        3.2.2 VFC-RC 模型原理第36-38页
        3.2.3 VFC-RC 模型时间复杂度分析第38-39页
        3.2.4 基于 VFC-RC 模型的 SAR 图像轮廓提取结果第39-41页
    3.3 最大对比度活动轮廓模型(MC 模型)第41-51页
        3.3.1 基于似然比的 SAR 图像增强算法第41-43页
        3.3.2 MC 模型的原理第43-48页
        3.3.3 MC 模型时间复杂度分析第48-49页
        3.3.4 基于 MC 模型的 SAR 图像目标轮廓提取结果第49-51页
    3.4 本章小结第51-52页
第四章 活动轮廓模型初始轮廓选取方案第52-64页
    4.1 基于 SAR 图像的活动轮廓模型初始轮廓选取第52-60页
        4.1.1 初始轮廓定位第52-57页
        4.1.2 初始轮廓选型第57-59页
        4.1.3 初始轮廓选取流程第59-60页
    4.2 实验结果与分析第60-63页
        4.2.1 VFC-RC 模型的实验结果第60-61页
        4.2.2 MC 模型的实验结果第61-63页
    4.3 本章小结第63-64页
第五章 基于活动轮廓模型的 SAR 图像目标轮廓提取质量评估第64-71页
    5.1 仿真 SAR 图像目标轮廓提取质量评估第64-67页
        5.1.1 仿真 SAR 图像合成方法第64-65页
        5.1.2 仿真 SAR 图像轮廓提取质量评估第65-67页
    5.2 真实 SAR 图像目标轮廓提取质量评估第67-68页
    5.3 与 MRF 算法的比较第68-70页
    5.4 本章小结第70-71页
第六章 总结与展望第71-73页
    6.1 工作总结第71-72页
    6.2 展望第72-73页
参考文献第73-76页
致谢第76-77页
在学期间发表的论文第77页

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