| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 简缩极化SAR发展现状 | 第13-21页 |
| 1.2.1 典型的简缩极化SAR模式 | 第14页 |
| 1.2.2 简缩极化SAR系统发展现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 简缩极化SAR数据常用处理方法 | 第15-18页 |
| 1.2.4 简缩极化SAR舰船检测研究现状 | 第18-21页 |
| 1.3 论文研究思路与章节安排 | 第21-24页 |
| 第二章 简缩极化数据重建全极化信息方法对比分析 | 第24-40页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 三种模式简缩极化SAR | 第24-30页 |
| 2.2.1 π/4模式简缩极化SAR | 第24-27页 |
| 2.2.2 DCP模式简缩极化SAR | 第27-28页 |
| 2.2.3 CTLR模式简缩极化SAR | 第28-30页 |
| 2.3 简缩极化重建全极化信息 | 第30-35页 |
| 2.3.1 Souyris模型重建全极化信息 | 第30-33页 |
| 2.3.2 Nord模型重建全极化信息 | 第33-35页 |
| 2.4 全极化信息重建实验结果分析 | 第35-39页 |
| 2.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 极化特征参数提取及舰船检测性能实验分析 | 第40-58页 |
| 3.1 引言 | 第40页 |
| 3.2 极化特征参数提取 | 第40-46页 |
| 3.2.1 常用的极化特征参数 | 第40-41页 |
| 3.2.2 全极化SAR极化特征参数提取 | 第41-44页 |
| 3.2.3 CTLR模式简缩极化SAR极化特征参数提取 | 第44-46页 |
| 3.3 极化特征对舰船检测鉴别能力实验分析 | 第46-57页 |
| 3.3.1 实验数据介绍 | 第46-47页 |
| 3.3.2 实验方法与结果分析 | 第47-57页 |
| 3.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 基于简缩极化分解的舰船检测方法 | 第58-78页 |
| 4.1 引言 | 第58页 |
| 4.2 简缩极化分解 | 第58-63页 |
| 4.2.1 Cloude分解及其衍生的H/α分解 | 第58-61页 |
| 4.2.2 简缩极化m-χ分解 | 第61-63页 |
| 4.3 基于加权SVM分类和m-χ分解的舰船检测 | 第63-68页 |
| 4.3.1 特征向量选取 | 第63-65页 |
| 4.3.2 支持向量机 | 第65-67页 |
| 4.3.3 虚警去除 | 第67页 |
| 4.3.4 算法流程 | 第67-68页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第68-77页 |
| 4.4.1 实验数据介绍 | 第69-70页 |
| 4.4.2 置信度阈值对检测性能影响 | 第70-71页 |
| 4.4.3 不同算法检测结果对比分析 | 第71-77页 |
| 4.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 结束语 | 第78-80页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第78-79页 |
| 5.2 进一步工作展望 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-89页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第89页 |