| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 SAR成像系统研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 SAR ATR研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 论文的主要工作 | 第14-16页 |
| 第二章 SAR图像预处理 | 第16-35页 |
| 2.1 实验数据介绍 | 第16-19页 |
| 2.2 SAR图像相干斑抑制 | 第19-25页 |
| 2.2.1 Lee滤波器 | 第19-21页 |
| 2.2.2 Gamma MAP滤波器 | 第21-22页 |
| 2.2.3 小波变换滤波 | 第22-24页 |
| 2.2.4 相干斑抑制性能的评估 | 第24-25页 |
| 2.3 幂变换 | 第25-26页 |
| 2.4 SAR图像分割 | 第26-30页 |
| 2.4.1 基于K分布的双参数CFAR分割 | 第26-29页 |
| 2.4.2 几何聚类与二值掩膜 | 第29-30页 |
| 2.5 后续处理 | 第30-31页 |
| 2.5.1 统一分辨率 | 第30-31页 |
| 2.5.2 能量归一化 | 第31页 |
| 2.6 预处理流程 | 第31-34页 |
| 2.7 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于加权 2DLDA子空间法的SAR图像识别 | 第35-56页 |
| 3.1 基于二维图像PCA识别方法 | 第35-40页 |
| 3.1.1 主分量分析（PCA） | 第35-37页 |
| 3.1.2 二维主分量分析（2DPCA） | 第37-39页 |
| 3.1.3 左投影（L_2DPCA） | 第39-40页 |
| 3.2 基于二维图像LDA识别方法 | 第40-43页 |
| 3.2.1 线性鉴别分析（LDA） | 第40-41页 |
| 3.2.2 二维线性鉴别分析（2DLDA） | 第41-43页 |
| 3.2.3 左投影（L_2DLDA） | 第43页 |
| 3.3 基于加权 2DLDA识别方法 | 第43-47页 |
| 3.4 一种结合 2DPCA和加权 2DLDA的目标识别方法 | 第47-48页 |
| 3.5 实验分析与结论 | 第48-55页 |
| 3.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 基于 2DPCA和 2DLPP相结合的SAR图像识别 | 第56-73页 |
| 4.1 流形学习概述 | 第56-57页 |
| 4.2 局部保持投影方法（LPP） | 第57-60页 |
| 4.3 核局部保持投影方法（KLPP） | 第60-62页 |
| 4.4 二维局部保持投影方法（2DLPP） | 第62-66页 |
| 4.4.1 2DLPP方法 | 第62-64页 |
| 4.4.2 2DLPP和 2DPCA的关系 | 第64-65页 |
| 4.4.3 2DLPP和 2DLDA的关系 | 第65-66页 |
| 4.5 一种结合 2DPCA和 2DLPP的特征提取方法 | 第66-68页 |
| 4.6 实验分析与结论 | 第68-72页 |
| 4.7 本章小结 | 第72-73页 |
| 第五章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 5.1 全文总结 | 第73-74页 |
| 5.2 研究展望 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第79-80页 |
