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基于判别特征学习的高分辨SAR图像分类

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

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