基于MRF模型的北冰洋海冰SAR图像分类研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 缩略词 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第12-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 海冰监测的方法 | 第15-16页 |
| 1.2.2 SAR海冰图像分类技术 | 第16-17页 |
| 1.3 本文主要研究内容与结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 MicroSAR系统设计与成像算法优化 | 第19-30页 |
| 2.1 合成孔径雷达基础 | 第19-21页 |
| 2.1.1 SAR工作原理 | 第19-20页 |
| 2.1.2 SAR图像特性分析 | 第20-21页 |
| 2.2 MicroSAR系统设计 | 第21-26页 |
| 2.2.1 技术指标与硬件设计 | 第22-24页 |
| 2.2.2 MicroSAR图像 | 第24-26页 |
| 2.3 SAR成像算法优化 | 第26-29页 |
| 2.3.1 距离多普勒算法 | 第26-28页 |
| 2.3.2 后向投影算法 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 SAR图像特征提取方法研究 | 第30-40页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 SAR图像预处理 | 第30-33页 |
| 3.2.1 经典滤波算法 | 第30-32页 |
| 3.2.2 滤波算法性能比较 | 第32-33页 |
| 3.3 SAR图像特征 | 第33-39页 |
| 3.3.1 全局特征 | 第34-36页 |
| 3.3.2 局部特征 | 第36-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于SIFT-SVM的海冰识别算法研究 | 第40-54页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 SIFT-SVM海冰识别算法 | 第40-47页 |
| 4.2.1 基于SIFT特征描述的视觉词袋模型 | 第40-43页 |
| 4.2.2 分类器设计 | 第43-47页 |
| 4.3 实验仿真与分析 | 第47-53页 |
| 4.3.1 海冰特征提取 | 第47-49页 |
| 4.3.2 分类器参数设置 | 第49-51页 |
| 4.3.3 特征提取算法比较 | 第51-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于区域标记的MRF模型海冰分类研究 | 第54-74页 |
| 5.1 引言 | 第54-55页 |
| 5.2 马尔可夫随机场模型 | 第55-60页 |
| 5.2.1 MRF数学模型 | 第55-57页 |
| 5.2.2 MAP-MRF框架 | 第57-58页 |
| 5.2.3 MRF与GRF的等价性 | 第58-59页 |
| 5.2.4 常用优化算法 | 第59-60页 |
| 5.3 基于GLCM-MRF半监督海冰分类算法 | 第60-66页 |
| 5.3.1 GLCM-MRF模型 | 第60-63页 |
| 5.3.2 改进的边缘提取算法 | 第63-66页 |
| 5.4 实验仿真与分析 | 第66-73页 |
| 5.4.1 能量函数加权系数选择 | 第66-68页 |
| 5.4.2 MRF模型标号场的设置 | 第68-70页 |
| 5.4.3 MRF模型特征场的设置 | 第70-73页 |
| 5.5 本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 结束语 | 第74-77页 |
| 6.1 总结 | 第74-75页 |
| 6.2 展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第83页 |
