| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-10页 |
| ·SAR 图像理解的研究现状 | 第10-12页 |
| ·SAR 图像分类识别 | 第12-14页 |
| ·SAR 图像分类 | 第12-13页 |
| ·SAR 图像目标识别 | 第13-14页 |
| ·论文的主要工作及内容安排 | 第14-16页 |
| 第二章 随机投影变换和谱聚类 | 第16-34页 |
| ·随机投影分析 | 第16-18页 |
| ·谱聚类 | 第18-28页 |
| ·引言 | 第18-19页 |
| ·谱图理论 | 第19-20页 |
| ·图划分理论 | 第20-25页 |
| ·谱聚类概述 | 第25-26页 |
| ·谱聚类算法 | 第26-27页 |
| ·谱聚类方法与传统 k-means 聚类方法的对比 | 第27-28页 |
| ·基于随机投影和谱聚类的 SAR 地物分类 | 第28-32页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·随机投影的应用 | 第28-29页 |
| ·基于随机投影和谱聚类的 SAR 地物分类 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 基于随机投影和改进相似性测度谱聚类的 SAR 地物分类 | 第34-44页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·改进相似性测度的谱聚类 | 第34-38页 |
| ·聚类的两个一致性特征 | 第34-36页 |
| ·改进的相似性测度 | 第36-37页 |
| ·改进相似性测度的谱聚类算法 | 第37-38页 |
| ·结合随机投影和改进相似性测度谱聚类的 SAR 地物分类 | 第38-42页 |
| ·实验说明 | 第39-40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 基于随机投影和改进 NJW 算法的 SAR 地物分类 | 第44-50页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·改进的 NJW 算法 | 第44-46页 |
| ·K-调和平均算法 | 第44-45页 |
| ·改进的 NJW 算法 | 第45-46页 |
| ·结合随机投影和改进 NJW 算法的 SAR 地物分类 | 第46-49页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于随机投影和小波独立分量分析的 SAR 地物分类 | 第50-56页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·小波独立分量分析 | 第50-51页 |
| ·结合随机投影和小波独立分量分析的 SAR 地物分类 | 第51-55页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 在读期间的研究成果 | 第65-66页 |
