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复杂场景下的SAR目标检测

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-15页
第一章 绪论第15-19页
    1.1 研究背景及其意义第15-16页
    1.2 SAR图像目标检测研究现状第16-17页
    1.3 论文内容安排第17-19页
第二章 传统SAR图像目标检测方法第19-29页
    2.1 概述第19页
    2.2 CFAR检测技术第19-20页
    2.3 早期CFAR检测算法第20-24页
        2.3.1 CA-CFAR第21-22页
        2.3.2 SO-CFAR与GO-CFAR第22-23页
        2.3.3 双参数CFAR第23-24页
    2.4 多目标场景下的CFAR检测算法第24-26页
        2.4.1 OS-CFAR第24-25页
        2.4.2 G-CFAR第25-26页
    2.5 传统聚类算法第26页
    2.6 传统检测与聚类算法的不足第26-29页
第三章 地面目标检测第29-55页
    3.1 概述第29-30页
    3.2 超像素分割第30-36页
        3.2.1 光学图像超像素分割第30-31页
        3.2.2 SAR图像超像素分割第31-34页
        3.2.3 SAR图像超像素分割实验结果第34-36页
    3.3 基于超像素的双参数CFAR检测算法第36-44页
        3.3.1 基于超像素的双参数CFAR检测算法第37-39页
        3.3.2 基于超像素的聚类算法第39-40页
        3.3.3 实验结果第40-44页
    3.4 基于超像素的多特征融合检测算法第44-55页
        3.4.1 特征提取第45-46页
        3.4.2 分类器第46-50页
        3.4.3 实验结果第50-55页
第四章 港口目标检测第55-63页
    4.1 概述第55页
    4.2 港口目标检测第55-63页
        4.2.1 港口目标检测第56-58页
        4.2.2 实验结果第58-63页
第五章 工作总结与展望第63-65页
    5.1 工作总结第63-64页
    5.2 工作展望第64-65页
参考文献第65-69页
致谢第69-71页
作者简介第71-72页

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