| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-16页 |
| 1.2 极化SAR图像分类算法研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 本文的主要内容和结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 极化SAR理论基础 | 第20-30页 |
| 2.1 极化数据表示 | 第20-24页 |
| 2.1.1 极化表征 | 第20-21页 |
| 2.1.2 极化散射数据的表示 | 第21-24页 |
| 2.2 雷达成像中的几种主要散射机理 | 第24-27页 |
| 2.3 极化目标分解 | 第27-29页 |
| 2.3.1 Pauli分解 | 第27页 |
| 2.3.2 Freeman-Durden分解 | 第27-28页 |
| 2.3.3 Cloude分解 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于特征向量数值分析的极化SAR图像分类 | 第30-50页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 矩阵的特征值分解 | 第30-32页 |
| 3.3 极化SAR相干矩阵的特征值分析 | 第32-35页 |
| 3.4 极化SAR相干矩阵特征向量的数值分析 | 第35-40页 |
| 3.5 基于特征向量数值分析的极化SAR图像分类算法 | 第40-44页 |
| 3.5.1 支持矢量机（SVM）算法 | 第40-42页 |
| 3.5.2 wishart分类器 | 第42-43页 |
| 3.5.3 本章算法的步骤 | 第43-44页 |
| 3.6 实验结果和分析 | 第44-47页 |
| 3.7 本章小结 | 第47-50页 |
| 第四章 基于特征向量度量谱聚类的极化SAR图像分类 | 第50-60页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 夹角余弦距离 | 第50-53页 |
| 4.3 基于特征向量度量谱聚类的极化SAR图像分类算法 | 第53-55页 |
| 4.3.1 谱聚类 | 第53-54页 |
| 4.3.2 本章算法步骤 | 第54-55页 |
| 4.4 实验结果和分析 | 第55-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结和展望 | 第60-62页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第60-61页 |
| 5.2 存在的问题以及进一步研究方向 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 作者简介 | 第68-69页 |
| 1.基本情况 | 第68页 |
| 2.教育背景 | 第68页 |
| 3.攻读硕士学位期间的研究成果 | 第68-69页 |
