| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-12页 |
| 1.2.1 SAR图像的统计模型 | 第9-10页 |
| 1.2.2 SAR图像边缘检测 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 SAR图像的成像机理及其特性 | 第13-22页 |
| 2.1 SAR图像成像原理 | 第13-14页 |
| 2.2 SAR图像的统计模型及性质 | 第14-18页 |
| 2.3 SAR图像统计模型参数估计 | 第18-20页 |
| 2.3.3 矩估计 | 第18-19页 |
| 2.3.4 最大似然估计 | 第19-20页 |
| 2.4 小样本条件下的估计方法 | 第20-21页 |
| 2.4.1 Bootstrap法矩估计 | 第20页 |
| 2.4.2 随机加权法 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于重采样的SAR图像 G~0分布统计模型下的参数估计 | 第22-37页 |
| 3.1 G~0分布统计模型的参数估计分析 | 第22-26页 |
| 3.2 基于随机加权方法的 G~0模型下的参数估计 | 第26-36页 |
| 3.2.3 基于随机加权与类比估计的参数估计方法 | 第27页 |
| 3.2.4 实验结果及其分析 | 第27-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于重采样的SAR图像边缘检测 | 第37-52页 |
| 4.1 边缘检测方法分析 | 第37-41页 |
| 4.1.5 广义似然比检验 | 第38-39页 |
| 4.1.6 非参数检验 | 第39-41页 |
| 4.2 基于Bootstrap的SAR图像边缘点及其置信区间非参数方法 | 第41-42页 |
| 4.2.1 基于Bootstrap的置信区间估计 | 第41-42页 |
| 4.2.2 基于Bootstrap的SAR图像置信区间估计的设计 | 第42页 |
| 4.3 基于随机加权的SAR图像边缘点及其置信区间参数方法 | 第42-51页 |
| 4.3.1 基于随机加权的SAR图像置信区间估计的设计 | 第42-43页 |
| 4.3.2 实验结果及其分析 | 第43-51页 |
| 4.4 本章总结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第52页 |
| 5.2 本文创新点 | 第52-53页 |
| 5.3 工作展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
