| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 符号对照表 | 第9-10页 |
| 缩略语对照表 | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-15页 |
| 1.2 极化SAR图像分类 | 第15-17页 |
| 1.3 本文内容及结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 极化SAR数据特性与目标分解 | 第19-29页 |
| 2.1 极化SAR数据 | 第19-21页 |
| 2.1.1 极化散射矩阵 | 第19页 |
| 2.1.2 Mueller矩阵与Stokes矩阵 | 第19-20页 |
| 2.1.3 相干矩阵 | 第20-21页 |
| 2.2 极化散射机理 | 第21-23页 |
| 2.3 极化目标分解 | 第23-27页 |
| 2.3.1 相干目标分解 | 第23-24页 |
| 2.3.2 非相干目标分解 | 第24-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于特征值联合统计的相似场景分类方法 | 第29-45页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 相似场景的表征 | 第29-30页 |
| 3.3 基于联合统计的极化SAR图像相似场景分类方法 | 第30-36页 |
| 3.3.1 基于体散射功率的极化SAR图像分类方法 | 第30-33页 |
| 3.3.2 基于散射功率和散射强度的极化SAR图像分类方法 | 第33-35页 |
| 3.3.3 基于MRF模型的局部统计特性分析 | 第35-36页 |
| 3.4 算法流程 | 第36-37页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第37-42页 |
| 3.5.1 数据集 | 第37-38页 |
| 3.5.2 分类结果 | 第38-39页 |
| 3.5.3 性能比较 | 第39-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-45页 |
| 第四章 基于局部高斯模型的异质场景分类方法 | 第45-55页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 异质场景及其度量方法 | 第45-46页 |
| 4.2.1 基于信息熵的异质场景度量 | 第45-46页 |
| 4.2.2 基于变差系数的异质场景度量 | 第46页 |
| 4.3 基于局部高斯模型的异质场景分类方法 | 第46-48页 |
| 4.3.1 异质场景的度量 | 第47页 |
| 4.3.2 异质场景的分类 | 第47-48页 |
| 4.4 算法流程 | 第48-49页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第49-54页 |
| 4.5.1 数据集描述 | 第49-50页 |
| 4.5.2 分类结果 | 第50-52页 |
| 4.5.3 性能比较 | 第52-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于证据理论的异质场景分类与识别方法 | 第55-65页 |
| 5.1 引言 | 第55-56页 |
| 5.2 证据理论 | 第56-57页 |
| 5.3 基于证据理论的异质场景度量 | 第57页 |
| 5.4 异质场景分类与识别 | 第57-58页 |
| 5.5 算法流程 | 第58-59页 |
| 5.6 实验结果与分析 | 第59-63页 |
| 5.6.1 数据集描述 | 第59-60页 |
| 5.6.2 分类结果 | 第60-63页 |
| 5.7 本章小结 | 第63-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-69页 |
| 6.1 本文方法的创新点 | 第65-66页 |
| 6.2 进一步研究方向 | 第66-67页 |
| 6.3 展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 作者简介 | 第77-78页 |
