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基于判别字典学习和自编码网络的极化SAR图像分类

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
符号对照表第13-14页
缩略语对照表第14-19页
第一章 绪论第19-35页
    1.1 研究背景和意义第19-21页
    1.2 极化SAR理论第21-27页
        1.2.1 极化SAR散射特性第21-25页
        1.2.2 极化SAR统计分布特性第25-27页
    1.3 极化SAR图像分类研究第27-32页
        1.3.1 基于目标分解的分类方法第28-29页
        1.3.2 基于统计的分类方法第29-30页
        1.3.3 基于机器学习的分类方法第30-32页
    1.4 论文主要内容与安排第32-35页
第二章 基于DKSVD与NCST的极化SAR图像分类第35-55页
    2.1 引言第35-36页
    2.2 稀疏表示分类算法第36-40页
        2.2.1 稀疏表示分类的数学模型第36-37页
        2.2.2 DKSVD算法的数学模型第37-40页
    2.3 基于NSCT的极化SAR图像特征提取算法第40-46页
        2.3.1 原始域特征构造第40-42页
        2.3.2 NSCT域低频特征提取算法第42-45页
        2.3.3 基于DKSVD和NSCT的分类算法第45-46页
    2.4 实验结果与分析第46-54页
        2.4.1 Flevoland图像分类实验第47-51页
        2.4.2 ESAR图像分类实验第51-54页
    2.5 本章小结第54-55页
第三章 基于Wishart-AE模型的极化SAR图像分类第55-75页
    3.1 引言第55-56页
    3.2 Wishart距离与AE网络简述第56-60页
        3.2.1 基于极化SAR图像分布的Wishart距离第56-58页
        3.2.2 AE网络的数学模型第58-60页
    3.3 基于AE网络的Wishart-AE模型算法实现第60-64页
        3.3.1 Wishart-AE网络构建第60-61页
        3.3.2 Wishart-AE网络的模型优化算法第61-62页
        3.3.3 基于Wishart-AE模型的分类算法第62-64页
    3.4 实验结果与分析第64-73页
        3.4.1 Flevoland图像分类实验第64-65页
        3.4.2 实验参数讨论第65-67页
        3.4.3 西安区域图像分类实验第67-69页
        3.4.4 德国ESAR图像分类实验第69-71页
        3.4.5 San Francisco图像分类实验第71-73页
    3.5 本章小结第73-75页
第四章 基于Wishart-CAE模型的极化SAR图像分类第75-93页
    4.1 引言第75-76页
    4.2 CAE网络简介第76-78页
    4.3 基于CAE网络的Wishart-CAE模型算法实现第78-81页
        4.3.1 Wishart-CAE网络构建第78-79页
        4.3.2 Wishart-CAE网络的模型优化算法第79-80页
        4.3.3 基于Wishart-CAE模型的分类算法第80-81页
    4.4 实验结果与分析第81-89页
        4.4.1 Flevoland图像分类实验第82-85页
        4.4.2 西安区域图像分类实验第85-87页
        4.4.3 德国ESAR图像分类实验第87页
        4.4.4 San Francisco图像分类实验第87-89页
    4.5 本章小结第89-93页
第五章 基于聚类WAE模型的极化SAR图像分类第93-109页
    5.1 引言第93-94页
    5.2 K-means算法简介第94-95页
    5.3 基于WAE的聚类WAE模型算法实现第95-98页
        5.3.1 聚类WAE模型构建第96-97页
        5.3.2 聚类WAE模型优化算法第97-98页
        5.3.3 聚类WAE模型的分类算法第98页
    5.4 实验结果与分析第98-107页
        5.4.1 Flevoland图像分类实验第99-103页
        5.4.2 西安区域图像分类实验第103-104页
        5.4.3 德国ESAR图像分类实验第104-105页
        5.4.4 San Francisco图像分类实验第105-107页
    5.5 本章小结第107-109页
第六章 总结与展望第109-113页
    6.1 工作总结第109-111页
    6.2 工作展望第111-113页
参考文献第113-127页
致谢第127-129页
作者简介第129-130页

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