| 摘要 | 第10-11页 |
| Abstract | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第13-29页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第13-17页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.1.2 高分辨率遥感图像的特点 | 第14-15页 |
| 1.1.3 复杂背景下高分辨率遥感图像目标识别 | 第15-17页 |
| 1.2 国内外研究现状与进展 | 第17-22页 |
| 1.2.1 复杂特征描述 | 第17-18页 |
| 1.2.2 结构表示模型 | 第18-20页 |
| 1.2.3 场景解译中的语义信息 | 第20-21页 |
| 1.2.4 现有方法的局限性 | 第21-22页 |
| 1.3 本文的研究问题 | 第22-26页 |
| 1.4 本文的主要工作与贡献 | 第26页 |
| 1.5 本文的内容安排 | 第26-29页 |
| 第二章 复杂场景下高分辨率遥感图像目标识别相关方法综述 | 第29-51页 |
| 2.1 引言 | 第29页 |
| 2.2 图像特征表达与提取方法 | 第29-32页 |
| 2.2.1 全局特征表达与计算 | 第29-30页 |
| 2.2.2 局部特征表达与计算 | 第30-32页 |
| 2.3 图像及目标建模及求解方法 | 第32-40页 |
| 2.3.1 统计建模理论 | 第32-38页 |
| 2.3.2 模型的计算和求解 | 第38-40页 |
| 2.4 复杂场景描述与分析方法 | 第40-44页 |
| 2.4.1 低层图像场景描述与分析 | 第41页 |
| 2.4.2 基于全局特征提取的描述与分析 | 第41-42页 |
| 2.4.3 基于分块特征提取的描述 | 第42页 |
| 2.4.4 中层图像场景描述 | 第42-44页 |
| 2.5 常用标准数据库 | 第44-47页 |
| 2.5.1 高分辨率遥感目标数据集 | 第44-46页 |
| 2.5.2 高分辨率遥感场景数据集 | 第46-47页 |
| 2.6 评判准则 | 第47-48页 |
| 2.6.1 分类器性能评价标准 | 第47-48页 |
| 2.6.2 ROC曲线与AUC | 第48页 |
| 2.7 本章小结 | 第48-51页 |
| 第三章 结合形状先验的多特征计算与典型地物目标提取方法 | 第51-77页 |
| 3.1 引言 | 第51-52页 |
| 3.2 基础核构建 | 第52-59页 |
| 3.2.1 形状核 | 第52-55页 |
| 3.2.2 点特征核 | 第55-58页 |
| 3.2.3 表观核 | 第58-59页 |
| 3.3 MKL_SVM多核学习机制 | 第59-64页 |
| 3.3.1 基础核组合方法 | 第59-61页 |
| 3.3.2 权重学习方法 | 第61-64页 |
| 3.3.3 计算复杂度分析 | 第64页 |
| 3.4 目标检测和非极大值抑制 | 第64-65页 |
| 3.5 基于形状先验的目标提取 | 第65-69页 |
| 3.6 实验结果及分析 | 第69-74页 |
| 3.6.1 参数设置与定量分析 | 第69-71页 |
| 3.6.2 目标检测结果与分析 | 第71-73页 |
| 3.6.3 目标提取结果及分析 | 第73-74页 |
| 3.7 本章小结 | 第74-77页 |
| 第四章 基于多尺度面基元稀疏重构的复杂结构目标识别方法 | 第77-95页 |
| 4.1 引言 | 第77-78页 |
| 4.2 面基元模板稀疏重构模型 | 第78-81页 |
| 4.2.1 基于重构的相似度度量准则 | 第78-80页 |
| 4.2.2 重构模型的数学表示 | 第80-81页 |
| 4.3 基元提取与表示 | 第81-82页 |
| 4.4 重构模型求解 | 第82-83页 |
| 4.4.1 面基元模板稀疏重构匹配追踪算法 | 第82页 |
| 4.4.2 重构误差归一化 | 第82-83页 |
| 4.5 目标识别 | 第83-86页 |
| 4.5.1 目标识别框架 | 第83-85页 |
| 4.5.2 方向估计 | 第85-86页 |
| 4.6 实验结果及分析 | 第86-93页 |
| 4.6.1 参数设置与性能分析 | 第86-88页 |
| 4.6.2 目标识别实验 | 第88-92页 |
| 4.6.3 与相关方法的性能比较 | 第92-93页 |
| 4.7 本章小结 | 第93-95页 |
| 第五章 基于空间语义一致模型的复杂场景图像自动解译方法 | 第95-113页 |
| 5.1 引言 | 第95页 |
| 5.2 空间一致性分析 | 第95-97页 |
| 5.3 基于空间语义一致模型的场景解译 | 第97-104页 |
| 5.3.1 图像对象的分割获取 | 第97-98页 |
| 5.3.2 基于条件随机场的特征融合 | 第98-100页 |
| 5.3.3 一致性对象对选取 | 第100-102页 |
| 5.3.4 解析树计算 | 第102-103页 |
| 5.3.5 场景及目标解译 | 第103-104页 |
| 5.4 解译应用模式 | 第104-108页 |
| 5.4.1 军事目标设施监视 | 第104-106页 |
| 5.4.2 战术目标精细化识别 | 第106-108页 |
| 5.5 实验及分析 | 第108-112页 |
| 5.5.1 参数设置和性能分析 | 第108-110页 |
| 5.5.2 目标检测和识别结果分析 | 第110-112页 |
| 5.6 小结 | 第112-113页 |
| 第六章 总结与展望 | 第113-117页 |
| 6.1 全文内容总结 | 第113-114页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第114-117页 |
| 致谢 | 第117-119页 |
| 参考文献 | 第119-127页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第127页 |
