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基于SAR图像的海面溢油检测研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第15-24页
    1.1 研究背景第15-17页
    1.2 国内外溢油检测研究的进展第17-21页
        1.2.1 SAR卫星技术的发展第17-20页
        1.2.2 国内外溢油检测研究进展第20-21页
    1.3 本文主要研究内容和结构安排第21-24页
第2章 溢油检测的关键技术及框架第24-37页
    2.1 合成孔径雷达简介第24-27页
        2.1.1 SAR基础第24-26页
        2.1.2 SAR成像特征第26-27页
    2.2 基于SAR成像的溢油检测处理关键技术第27-34页
        2.2.1 溢油检测原理第27-28页
        2.2.2 溢油检测处理流程第28-29页
        2.2.3 暗斑区域提取第29-30页
        2.2.4 特征提取第30-31页
        2.2.5 图像分类判断溢油区域第31-33页
        2.2.6 溢油检测研究系统的评估问题第33-34页
    2.3 一种层次化的溢油区域提取方法第34-36页
    2.4 本章小结第36-37页
第3章 结合分水岭算法和改进CV算法的图像分割方法第37-54页
    3.1 引言第37-38页
    3.2 SAR图像滤波第38-40页
        3.2.1 常用滤波方法第38页
        3.2.2 滤波结果及分析第38-40页
    3.3 SAR图像分割第40-43页
        3.3.1 SAR图像分割定义第40-41页
        3.3.2 SAR图像分割经典算法第41-43页
    3.4 基于局部的CV模型SAR图像分割算法第43-53页
        3.4.1 主动轮廓模型第43-44页
        3.4.2 水平集方法第44-45页
        3.4.3 分水岭算法简介第45-46页
        3.4.4 CV模型第46-48页
        3.4.5 改进CV算法第48-49页
        3.4.6 算法流程第49-50页
        3.4.7 实验结果与分析第50-53页
    3.5 本章小结第53-54页
第4章 基于视觉词袋模型的疑似溢油提取第54-86页
    4.1 引言第54-56页
    4.2 视觉词袋模型第56-72页
        4.2.1 提取兴趣区域第56-57页
        4.2.2 SAR溢油低层特征分析第57-66页
        4.2.3 特征提取以及结果分析第66-71页
        4.2.4 构建视觉词典第71-72页
    4.3 分类器设计第72-81页
        4.3.1 支持向量机SVM第74-75页
        4.3.2 核函数第75-80页
        4.3.3 基于多核学习的溢油区域判别第80-81页
    4.4 实验验证第81-85页
        4.4.1 实验设置第81-82页
        4.4.2 支持向量机惩罚参数C对检测性能影响第82-83页
        4.4.3 实验仿真结果第83-85页
    4.5 本章小结第85-86页
第5章 基于上下文思想构建马尔科夫场的溢油识别方法第86-116页
    5.1 引言第86-89页
        5.1.1 传统的图像分割第87-88页
        5.1.2 上下文分割与虚警剔除第88-89页
        5.1.3 如何运用上下文模型第89页
    5.2 图像分割中的马尔科夫随机场第89-103页
        5.2.1 邻域系统与子团第90-92页
        5.2.2 马尔科夫随机场数学模型第92-103页
    5.3 ICM(条件迭代模型)MRF SAR图像溢油检测第103-115页
        5.3.1 高斯粘合模型在马尔科夫随机场中的应用第106-107页
        5.3.2 势函数参数与初始标号场第107-115页
    5.4 本章小结第115-116页
第6章 总结与展望第116-120页
    6.1 本文研究工作总结第116-118页
    6.2 进一步工作展望第118-120页
参考文献第120-129页
攻读学位期间发表论文与研究成果清单第129-130页
致谢第130-131页
作者简历第131页

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