| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| ·SAR图像成像原理 | 第11-12页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第12-14页 |
| ·SAR图像分割的研究现状 | 第14-20页 |
| ·图像分割 | 第14-15页 |
| ·SAR图像分割的分类 | 第15-20页 |
| ·本文内容与篇章安排 | 第20-21页 |
| 第2章 广义GAMMA混合模型及评价准则 | 第21-28页 |
| ·广义GAMMA混合模型理论概述 | 第21-24页 |
| ·有限混合模型定义 | 第21-22页 |
| ·广义GAMMA混合模型 | 第22-24页 |
| ·基于直方图的EM算法 | 第24-25页 |
| ·图像分割性能的评价标准 | 第25-27页 |
| ·本章内容总结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于GFMM-MEM的SAR图像分割 | 第28-43页 |
| ·算法描述 | 第28-29页 |
| ·基于GΓMM-MEM的阈值选择 | 第29-33页 |
| ·单阈值算法推导 | 第29-31页 |
| ·多阈值分割 | 第31-33页 |
| ·基于美林变换的参数估计 | 第33-35页 |
| ·美林变换及二类统计量 | 第33-34页 |
| ·基于MoLC的广义GAMMA分布参数估计 | 第34-35页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第35-42页 |
| ·仿真实验 | 第35-41页 |
| ·实验分析 | 第41-42页 |
| ·本章内容总结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于CQPSOEM-GFMM的SAR图像分割 | 第43-61页 |
| ·算法描述 | 第43-45页 |
| ·CQPSOEM算法 | 第45-50页 |
| ·CQPSO基本原理 | 第45-46页 |
| ·基于EM算法的广义GAMMA混合模型的参数估计 | 第46-49页 |
| ·CQPSOEM算法具体步骤 | 第49-50页 |
| ·自适应混合模型分类数选择 | 第50-52页 |
| ·基于贝叶斯最小误差率的分割 | 第52-53页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第53-60页 |
| ·仿真实验 | 第53-59页 |
| ·实验结果分析 | 第59-60页 |
| ·本章内容总结 | 第60-61页 |
| 结论与展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 攻读硕士期间的成果 | 第69页 |