摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-9页 |
缩略语对照表 | 第14-19页 |
第一章 概论 | 第19-33页 |
1.1 研究背景与意义 | 第19-23页 |
1.2 SAR图像特征提取相关技术及研究现状 | 第23-31页 |
1.2.1 基于后向散射特性的SAR图像信息提取 | 第24-25页 |
1.2.2 基于相干斑统计模型的SAR图像特征提取 | 第25-28页 |
1.2.3 SAR图像特征提取及学习 | 第28-31页 |
1.3 本文主要工作和内容安排 | 第31-33页 |
第二章 基于语义信息的上下文特征提取 | 第33-49页 |
2.1 引言 | 第33-34页 |
2.2 SAR分类问题描述 | 第34-36页 |
2.3 语义上下文建模 | 第36-40页 |
2.3.1 字典学习 | 第36页 |
2.3.2 语义描述 | 第36-38页 |
2.3.3 上下文关系建模 | 第38-40页 |
2.4 讨论 | 第40页 |
2.5 实验验证及分析 | 第40-48页 |
2.5.1 合成SAR图像性能评价 | 第41-45页 |
2.5.2 地物分类 | 第45-47页 |
2.5.3 城区提取 | 第47-48页 |
2.6 本章小结 | 第48-49页 |
第三章 基于局部性约束的判别特征学习 | 第49-67页 |
3.1 引言 | 第49-50页 |
3.2 加权判别滤波 | 第50-53页 |
3.2.1 加权滤波 | 第50-52页 |
3.2.2 判别性学习 | 第52-53页 |
3.3 局部性判别特征学习 | 第53-57页 |
3.3.1 低层判别特征学习 | 第54-55页 |
3.3.2 基于局部性约束的高层特征学习 | 第55-57页 |
3.3.3 分类模型构造 | 第57页 |
3.4 实验验证及分析 | 第57-65页 |
3.4.1 合成SAR图像分类性能分析 | 第58-63页 |
3.4.2 地物分类 | 第63-65页 |
3.5 本章小结 | 第65-67页 |
第四章 基于稀疏集成的半监督判别特征学习 | 第67-91页 |
4.1 引言 | 第67-68页 |
4.2 判别特征学习 | 第68-73页 |
4.2.1 半监督弱学习器构造 | 第68-71页 |
4.2.2 近邻选择 | 第71-73页 |
4.3 稀疏集成投影 | 第73-74页 |
4.4 讨论 | 第74-75页 |
4.5 实验验证 | 第75-89页 |
4.5.1 SAR图像块数据集性能评价 | 第77-78页 |
4.5.2 SAR场景分类 | 第78-82页 |
4.5.3 真实SAR图像地物分类 | 第82-85页 |
4.5.4 实验讨论 | 第85-89页 |
4.6 本章小结 | 第89-91页 |
第五章 基于判定置信网络的判别信息提取 | 第91-115页 |
5.1 引言 | 第91-92页 |
5.2 训练弱分类器 | 第92-97页 |
5.2.1 基于实例的原型学习 | 第94-95页 |
5.2.2 基于聚类的原型学习 | 第95-96页 |
5.2.3 判别投影 | 第96-97页 |
5.3 判别高层特征学习 | 第97-99页 |
5.4 实验验证及分析 | 第99-114页 |
5.4.1 SAR图像块数据集性能验证 | 第100-104页 |
5.4.2 SAR地物分类 | 第104-109页 |
5.4.3 实验讨论 | 第109-114页 |
5.5 本章小结 | 第114-115页 |
第六章 基于DBN的SAR图像统计建模 | 第115-141页 |
6.1 引言 | 第115-116页 |
6.2 DBN简介 | 第116-118页 |
6.2.1 标准二进制RBM | 第117-118页 |
6.2.2 高斯-伯努利RBM | 第118页 |
6.3 gΓ-RBM | 第118-124页 |
6.3.1 泛化Gamma分布 | 第118-119页 |
6.3.2 gΓB-RBM | 第119-121页 |
6.3.3 gΓB-RBM模型参数优化 | 第121-124页 |
6.4 gΓ-DBN构造及判别分类 | 第124-125页 |
6.5 讨论 | 第125-126页 |
6.6 实验验证及分析 | 第126-139页 |
6.6.1 SAR图像数据集性能评价 | 第127-132页 |
6.6.2 高分辨SAR图像地物分类 | 第132-137页 |
6.6.3 实验讨论 | 第137-139页 |
6.7 本章小结 | 第139-141页 |
第七章 总结及展望 | 第141-145页 |
7.1 本文工作总结 | 第141-143页 |
7.2 工作展望 | 第143-145页 |
参考文献 | 第145-165页 |
致谢 | 第165-167页 |
作者简介 | 第167-169页 |