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合成孔径雷达图像特征提取的方法研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
符号对照表第12-13页
缩略语对照表第13-18页
第一章 绪论第18-28页
    1.1 研究的目的和意义第18-20页
    1.2 SAR图像特征提取研究综述第20-24页
        1.2.1 常见的SAR边缘检测算子第20-22页
        1.2.2 常见的直线检测方法第22-24页
    1.3 论文的主要内容第24-26页
    1.4 各章内容安排第26-28页
第二章 SAR图像特点分析第28-34页
    2.1 图像边缘特点第28页
    2.2 常用边缘模型第28-30页
    2.3 图像噪声模型第30-31页
    2.4 相干斑模型第31-34页
第三章 几种低虚警率的SAR图像边缘检测算子第34-76页
    3.1 常见的SAR图像边缘检测算子介绍第34-38页
        3.1.1 直接使用图像空间灰度信息的边缘检测算子第34-37页
        3.1.2 使用图像分布信息或图像变换域信息的边缘检测算子第37-38页
    3.2 一种低错误率的SAR图像边缘检测方法第38-52页
        3.2.1 一个有效的比例边缘检测算子RBED第39-41页
        3.2.2 RBED的计算量分析第41页
        3.2.3 CFAR特性证明第41-42页
        3.2.4 RBED的特性分析第42-47页
        3.2.5 实验结果第47-51页
        3.2.6 算法总结第51-52页
    3.3 带补偿策略的火山口型SAR图像边缘检测算子第52-61页
        3.3.1 火山口型边缘检测窗第52-54页
        3.3.2 边缘补偿策略第54-55页
        3.3.3 CSW-ECS的算法流程及计算量分析第55-56页
        3.3.4 CSW-ECS的特点分析第56-57页
        3.3.5 实验结果第57-61页
        3.3.6 算法总结第61页
    3.4 差分-比例型无偏SAR图像边缘检测算子第61-74页
        3.4.1 乘性噪声模型以及参数估计第61-62页
        3.4.2 差分比例无偏边缘检测算子第62-64页
        3.4.3 CFAR特性证明第64-65页
        3.4.4 无偏性证明第65-67页
        3.4.5 实验结果第67-74页
        3.4.6 算法总结第74页
    3.5 本章小结第74-76页
第四章 自适应加权SAR图像直线检测方法第76-90页
    4.1 常见的直线检测算法介绍第76-81页
        4.1.1 HT-类非概率型直线检测算法第76-78页
        4.1.2 HT-类概率型直线检测算法第78-79页
        4.1.3 非HT-类直线检测算法第79-81页
    4.2 自适应加权SAR图像直线检测方法第81-89页
        4.2.1 边缘场图像的计算第81-82页
        4.2.2 场点权重的确定第82-83页
        4.2.3 自适应权重累积算法第83-84页
        4.2.4 排序窗峰值提取算法第84-85页
        4.2.5 实验结果第85-89页
    4.3 本章小结第89-90页
第五章 基于漏斗变换的直线检测算法第90-110页
    5.1 漏斗变换第90-91页
    5.2 漏斗变换实现点-线映射第91-92页
    5.3 漏斗变换实现线-点映射第92-94页
    5.4 基于漏斗变换的直线检测算法第94-98页
    5.5 峰值坐标与直线参数的关系第98-99页
    5.6 计算复杂性分析第99-100页
    5.7 实验结果第100-107页
        5.7.1 噪声对直线检测算法性能的影响第100-103页
        5.7.2 直线宽度对直线检测算法检测结果的影响第103-104页
        5.7.3 直线检测算法抗遮挡能力比较第104-106页
        5.7.4 真实图像的检测结果分析第106-107页
    5.8 本章小结第107-110页
第六章 总结和展望第110-114页
    6.1 全文总结第110-112页
    6.2 工作展望第112-114页
参考文献第114-124页
致谢第124-126页
作者简介第126-127页

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