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极化SAR信息处理技术研究

摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第一章 绪论第12-20页
   ·研究背景和意义第12页
   ·极化合成孔径雷达的发展第12-14页
   ·极化SAR 信息处理的研究状况第14-18页
   ·本文的主要工作及内容安排第18-20页
第二章 极化雷达的基本理论第20-32页
   ·电磁波的极化及其表征第20-26页
     ·电磁波极化的表征第20-21页
     ·极化椭圆第21-22页
     ·Jones 矢量第22-23页
     ·Stokes 矢量第23-24页
     ·Poincare 球第24-25页
     ·部分极化电磁波及其分解第25-26页
   ·天线的极化接收第26-27页
   ·目标的变极化效应及其描述第27-31页
     ·极化散射矩阵第27-28页
     ·Mueller 矩阵第28-29页
     ·Stokes 矩阵第29-30页
     ·极化协方差矩阵和极化相干矩阵第30-31页
   ·本章小节第31-32页
第三章 极化降斑第32-47页
   ·引言第32-33页
   ·极化白化滤波算法第33-35页
   ·基于最小均方误差(MMSE)的极化降斑第35-37页
     ·基于MMSE 的降斑方法第35-36页
     ·基于MMSE 的多极化数据降斑第36-37页
   ·基于MMSE 极化数据降斑的具体实现第37-43页
     ·矩形窗方法第38页
     ·Prewitt 算子方法第38-40页
     ·基于分类的参数估计第40-41页
     ·基于散射模型的参数估计第41-43页
   ·基于散射模型预分类降斑方法的改进研究第43-45页
   ·本章小结第45-47页
第四章 极化 SAR 图像中目标特征量提取第47-78页
   ·引言第47-48页
   ·基于简单代数运算的目标特征量提取第48-58页
   ·通过极化分解提取目标特征第58-69页
     ·相干目标分解(CTD)第58-61页
     ·非相干目标分解(ICTD)第61-69页
   ·目标差异的表征第69-76页
     ·特征量距离第70页
     ·目标相似性参数第70-72页
     ·特征图量化参数第72-75页
     ·目标间的差异度第75-76页
   ·本章小结第76-78页
第五章 极化对比增强第78-100页
   ·引言第78-79页
   ·最优极化对比增强第79-85页
     ·基于线性加权的对比增强第79-82页
     ·最优对比增强的SUMT 数值解法第82-84页
     ·广义最优极化对比增强第84-85页
   ·极化两目标同零第85-88页
     ·同极化零和交叉极化零第85-86页
     ·极化两目标同零第86-88页
   ·海上舰船目标的极化对比增强研究第88-99页
     ·基于自动划分舰船目标样本的对比增强第89-90页
     ·实测数据的对比增强效果第90-99页
   ·本章小结第99-100页
第六章 极化 SAR 图像分类第100-120页
   ·引言第100-101页
   ·基于极化分解的目标分类第101-107页
     ·基于Freeman 分解的目标分类第101-103页
     ·基于特征分解的目标分类第103-107页
   ·迭代分类第107-118页
     ·基于Wishart 距离的迭代分类第107-114页
     ·基于目标差异度的迭代分类第114-118页
   ·本章小结第118-120页
第七章 极化 SAR 图像中的舰船检测研究第120-131页
   ·引言第120-121页
   ·基于H /α/ Wishart 分类的舰船检测第121-123页
   ·基于H /α/ Difference 分类的舰船检测第123页
   ·基于特征矢量的检测方法第123-127页
     ·特征矢量的构造第124页
     ·基于特征矢量的迭代分类第124-125页
     ·实测数据的舰船检测结果第125-127页
   ·用于舰船检测的三种分类方法的比较第127-128页
   ·舰船目标鉴别第128-130页
   ·本章小结第130-131页
第八章 结束语第131-133页
参考文献第133-139页
攻读博士学位期间取得的研究成果第139-140页
致谢第140-141页
作者简介第141页

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