| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 图表清单 | 第9-11页 |
| 注释表 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 SAR 图像数据模型分析 | 第19-29页 |
| 2.1 SAR 图像数据模型 | 第19-21页 |
| 2.1.1 经验分布 | 第19-20页 |
| 2.1.2 相干斑模型 | 第20-21页 |
| 2.1.3 乘积模型 | 第21页 |
| 2.2 常用 SAR 图像数据模型的检验 | 第21-23页 |
| 2.3 检验结果及分析 | 第23-28页 |
| 2.3.1 样本数据准备与实验流程 | 第23-25页 |
| 2.3.2 陆地杂波数据的拟合度检验结果与分析 | 第25-27页 |
| 2.3.3 金属目标数据的拟合度检验结果与分析 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 K-Lognormal 混合模型的建模与特性分析 | 第29-41页 |
| 3.1 K-Lognormal 混合模型建模 | 第29-30页 |
| 3.2 K-Lognormal 混合模型参数估计 | 第30-34页 |
| 3.3 K-Lognormal 混合模型的特性分析 | 第34-40页 |
| 3.3.1 基于仿真数据的混合模型统计特性分析 | 第34-37页 |
| 3.3.2 基于真实数据的混合模型统计特性分析 | 第37-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于 K-Lognormal 混合模型的 SAR 图像目标区域快速定位 | 第41-51页 |
| 4.1 全局 CFAR 目标区域快速定位方法 | 第41-43页 |
| 4.2 基于 K-Lognormal 混合模型的目标区域快速定位方法设计 | 第43-45页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第45-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 基于 K-Lognormal 混合模型的 SAR 图像目标检测 | 第51-63页 |
| 5.1 经典 CFAR 目标检测算法 | 第51-55页 |
| 5.1.1 基于不同分布模型的 CFAR 检测 | 第52-53页 |
| 5.1.2 VI-CFAR 检测器 | 第53-55页 |
| 5.2 基于 K-Lognormal 混合模型的 SAR 图像目标检测 | 第55-58页 |
| 5.2.1 GLRT 的基本原理 | 第55-56页 |
| 5.2.2 基于 K-Lognormal 混合模型的 GLRT 目标检测方法设计 | 第56页 |
| 5.2.3 基于 K-Lognormal 混合模型的 GLRT 目标检测方法性能验证 | 第56-58页 |
| 5.3 综合实验及结果分析 | 第58-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 在学期间发表的学术论文 | 第69页 |
