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基于雷达信息的海上溢油与小目标识别方法

创新点摘要第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第12-23页
    1.1 研究背景和意义第12-15页
        1.1.1 溢油检测识别研究背景和意义第12-14页
        1.1.2 海上小目标检测研究背景和意义第14-15页
    1.2 国内外研究进展第15-21页
        1.2.1 海上溢油检测研究进展第15-18页
        1.2.2 海上小目标检测研究进展第18-21页
    1.3 本文主要研究内容和结构安排第21-23页
第2章 SAR图像的溢油识别第23-41页
    2.1 SAR溢油成像原理第23页
    2.2 影响SAR海面溢油检测的主要因素第23-25页
    2.3 SAR图像溢油检测技术第25-39页
        2.3.1 SAR图像预处理第25-28页
        2.3.2 SAR图像分割第28-32页
        2.3.3 溢油识别第32-39页
    2.4 实验数据第39-40页
    2.5 本章小结第40-41页
第3章 基于本体和模糊C均值的SAR图像溢油分割第41-51页
    3.1 引言第41页
    3.2 本体第41-47页
        3.2.1 本体概述第41-42页
        3.2.2 本体构建第42-47页
    3.3 基于核的模糊C均值方法第47-49页
    3.4 算法验证第49页
    3.5 本章小结第49-51页
第4章 基于BEMD的SAR图像溢油识别第51-65页
    4.1 引言第51-52页
    4.2 感兴趣区域获取第52-53页
    4.3 经验模式分解第53-56页
        4.3.1 EMD第53-54页
        4.3.2 EEMD第54-55页
        4.3.3 BEMD第55-56页
    4.4 特征提取和选择第56-61页
        4.4.1 特征提取第56-58页
        4.4.2 特征选择第58-61页
    4.5 算法验证与比较第61-64页
        4.5.1 有效性验证第61-63页
        4.5.2 性能的对比第63-64页
    4.6 本章小结第64-65页
第5章 基于EEMD的海杂波下小目标的检测第65-101页
    5.1 海杂波下小目标的检测技术第65-87页
        5.1.1 雷达回波基本理论第66-74页
        5.1.2 脉冲积累第74-75页
        5.1.3 恒虚警率检测第75-77页
        5.1.4 自适应匹配检测第77-78页
        5.1.5 变换域下的特征检测第78-87页
    5.2 海杂波实验数据第87-90页
        5.2.1 实测数据第87-89页
        5.2.2 仿真数据第89-90页
    5.3 基于EEMD和多重分形的小目标检测第90-96页
        5.3.1 引言第90-91页
        5.3.2 海杂波EEMD分解后的分形特性分析第91-93页
        5.3.3 目标检测第93-96页
        5.3.4 结论第96页
    5.4 基于EEMD和相关系数的小目标检测第96-99页
        5.4.1 相关性特征提取第96-98页
        5.4.2 目标检测第98-99页
        5.4.3 结论第99页
    5.5 本章小结第99-101页
第6章 基于迁移学习的海杂波下小目标检测第101-112页
    6.1 引言第101-102页
    6.2 迁移学习第102-109页
        6.2.1 概述第102-104页
        6.2.2 迁移学习算法第104-107页
        6.2.3 基于TrAdaBoost和SVM的迁移方法第107-109页
    6.3 算法验证第109-111页
        6.3.1 历史数据的迁移第109-110页
        6.3.2 不同目标的迁移第110-111页
    6.4 本章小结第111-112页
第7章 结论与展望第112-115页
    7.1 结论第112-113页
    7.2 展望第113-115页
参考文献第115-125页
攻读学位期间公开发表论文第125-126页
攻读学位期间参加的科研项目第126-127页
致谢第127-128页
作者简介第128页

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