| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 SAR图像目标检测算法的研究和应用现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.2 国内外应用现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本论文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 基于杂波统计分布的SAR图像舰船目标CFAR检测原理 | 第18-27页 |
| 2.1 恒虚警检测方法 | 第18-25页 |
| 2.1.1 恒虚警检测原理 | 第18-21页 |
| 2.1.2 快速CFAR检测算法 | 第21-25页 |
| 2.2 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于MSER的 CFAR舰船目标检测方法 | 第27-47页 |
| 3.1 MSER原理 | 第27-30页 |
| 3.2 基于MSER的 CFAR检测算法 | 第30-41页 |
| 3.2.1 现代SAR图像杂波统计模型 | 第30-37页 |
| 3.2.2 基于MSER的 CFAR检测算法 | 第37-41页 |
| 3.3 实测数据实验与分析 | 第41-46页 |
| 3.3.1 潜在舰船目标区域的提取 | 第42-43页 |
| 3.3.2 检测结果 | 第43-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于神经网络的SAR图像舰船目标检测算法 | 第47-68页 |
| 4.1 SSD模型 | 第47-53页 |
| 4.2 基于改进的DSSD模型小目标检测算法 | 第53-59页 |
| 4.2.1 改进的DSSD模型 | 第53-57页 |
| 4.2.2 算法 | 第57-59页 |
| 4.3 实测数据实验与分析 | 第59-67页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第59-62页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第62-67页 |
| 4.3.3 两种检测算法的比较 | 第67页 |
| 4.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 本文总结 | 第68页 |
| 5.2 未来展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |