| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-24页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第15-16页 |
| 1.2 研究现状和进展 | 第16-22页 |
| 1.2.1 极化SAR系统发展简介 | 第16-20页 |
| 1.2.2 极化SAR图像分割研究现状 | 第20-22页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第22-23页 |
| 1.4 本文内容安排 | 第23-24页 |
| 第二章 极化SAR基本理论 | 第24-36页 |
| 2.1 电磁波极化表征 | 第24-28页 |
| 2.1.1 极化基本理论 | 第24-25页 |
| 2.1.2 Stokes矢量与Jones矢量 | 第25-28页 |
| 2.2 极化SAR数据形式 | 第28-32页 |
| 2.2.1 散射矩阵和Mueller矩阵 | 第28-30页 |
| 2.2.2 极化基变换 | 第30-31页 |
| 2.2.3 协方差矩阵和相干矩阵 | 第31-32页 |
| 2.3 极化分解 | 第32-35页 |
| 2.3.1 Pauli分解 | 第32-33页 |
| 2.3.2 H/A/α分解 | 第33-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于MRF的SAR图像分割理论 | 第36-44页 |
| 3.1 MRF数学模型 | 第37-39页 |
| 3.1.1 邻域系统和基团 | 第37-38页 |
| 3.1.2 马尔科夫随机场 | 第38页 |
| 3.1.3 吉布斯随机场 | 第38-39页 |
| 3.1.4 MRF和GRF的等价性 | 第39页 |
| 3.2 基于MRF的SAR图像分割 | 第39-41页 |
| 3.2.1 MAP准则 | 第39页 |
| 3.2.2 MAP-MRF图像分割框架 | 第39-41页 |
| 3.3 优化算法 | 第41-43页 |
| 3.3.1 ICM算法 | 第41-42页 |
| 3.3.2 模拟退火算法 | 第42-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 三维区域MRF的SAR图像分割方法 | 第44-55页 |
| 4.1 区域MRF分割算法 | 第44-45页 |
| 4.2 三维区域MRF的SAR图像分割方法 | 第45-49页 |
| 4.2.1 ICOV梯度图像 | 第46-47页 |
| 4.2.2 最大梯度MaxICOV | 第47页 |
| 4.2.3 分水岭分割 | 第47-48页 |
| 4.2.4 区域邻接图 | 第48页 |
| 4.2.5 区域K-Means聚类初始化 | 第48-49页 |
| 4.2.6 三维区域MRF分割方法 | 第49页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第49-54页 |
| 4.3.1 分割性能评价指标 | 第49-50页 |
| 4.3.2 真实SAR图像分割 | 第50-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 边缘保持的区域WMRF极化SAR图像分割方法 | 第55-66页 |
| 5.1 极化协方差矩阵的Wishart分布 | 第55-56页 |
| 5.2 极化SAR图像区域划分 | 第56-58页 |
| 5.2.1 最大梯度方法 | 第56页 |
| 5.2.2 矢量场梯度方法 | 第56-58页 |
| 5.2.3 EPR方法 | 第58页 |
| 5.3 边缘保持的区域WMRF极化SAR图像分割方法 | 第58-61页 |
| 5.3.1 基于Wishart分布的特征模型 | 第59-60页 |
| 5.3.2 结合区域间差异度的空间上下文模型 | 第60-61页 |
| 5.3.3 边界点标记 | 第61页 |
| 5.3.4 算法描述 | 第61页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第61-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 工作总结 | 第66-67页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第73-74页 |