| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·SAR 图像目标检测与识别 | 第13-15页 |
| ·SAR 图像目标检测 | 第13-14页 |
| ·SAR 图像目标识别 | 第14-15页 |
| ·多尺度几何分析技术 | 第15-18页 |
| ·图像多尺度处理技术 | 第15-17页 |
| ·基于内容的图像检索 | 第17-18页 |
| ·基于 NSCT 的目标方向角估计 | 第18页 |
| ·本论文的主要工作和安排 | 第18-20页 |
| 第二章 基于指数小波方向性特征的 SAR 图像目标检测 | 第20-35页 |
| ·引言 | 第20-21页 |
| ·指数小波 | 第21-27页 |
| ·小波与目标检测 | 第21-23页 |
| ·一维指数小波 | 第23-25页 |
| ·二维指数小波 | 第25-27页 |
| ·指数小波分形特征 | 第27-31页 |
| ·特征定义 | 第27-28页 |
| ·目标背景模型分析 | 第28-31页 |
| ·阈值分析 | 第31页 |
| ·数据实验 | 第31-34页 |
| ·大场景检测实验 | 第31-33页 |
| ·检测率实验 | 第33-34页 |
| ·效率分析 | 第34页 |
| ·结论 | 第34-35页 |
| 第三章 一种基于 EMACH 的 SAR 图像目标快速自动识别 | 第35-46页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·扩展分形 | 第35-40页 |
| ·分形技术与 Hurst 参数 | 第35-38页 |
| ·扩展分形进行预定位 | 第38-40页 |
| ·利用 EMACH 对目标的矫正定位及识别 | 第40-43页 |
| ·EMACH 滤波器训练流程 | 第40-42页 |
| ·自动矫正定位 | 第42-43页 |
| ·实验结果与分析 | 第43-44页 |
| ·总结 | 第44-46页 |
| 第四章 基于 NSCT 的 SAR 目标方位角估计与图像检索技术简介 | 第46-54页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·NONSUBSAMPLED CONTOURLET变换 | 第46-47页 |
| ·Contoulet 变换 | 第46页 |
| ·Nonsubsampled Contourlet 变换（NSCT） | 第46-47页 |
| ·基于 NSCT 图像检索技术介绍 | 第47-50页 |
| ·基于 NSCT 的特征向量提取 | 第47-49页 |
| ·相似性度量 | 第49-50页 |
| ·算法评价 | 第50页 |
| ·基于 NSCT 域能量特征的 SAR 图像目标检测及目标方位角估计 | 第50-54页 |
| ·NSCT 域 SAR 图像的能量分布及描述 | 第50-53页 |
| ·算法效果 | 第53-54页 |
| 第五章 SAR 图像多功能软件 | 第54-69页 |
| ·项目背景与开发环境 | 第54-55页 |
| ·NONSUBSAMPLED CONTOURLET变换（NSCT）VC 程序包开发 | 第55-62页 |
| ·NSCT 计算结构 | 第55-58页 |
| ·开发模式 | 第58页 |
| ·内部变量 | 第58-59页 |
| ·内部函数 | 第59-60页 |
| ·设计结构 | 第60页 |
| ·使用说明 | 第60-62页 |
| ·SAR 图像检索系统设计 | 第62-65页 |
| ·开发工具 | 第62页 |
| ·检索方式 | 第62页 |
| ·设计结构 | 第62-63页 |
| ·使用说明 | 第63-65页 |
| ·目标检测系统设计 | 第65-68页 |
| ·算法描述 | 第65页 |
| ·设计结构 | 第65-66页 |
| ·使用说明 | 第66-68页 |
| ·总结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第76页 |
