| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 目录 | 第10-14页 |
| 引言 | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-27页 |
| ·课题的背景及意义 | 第15-19页 |
| ·课题研究的背景 | 第15-18页 |
| ·课题研究意义 | 第18-19页 |
| ·高分辨率SAR图像城区场景分类的回顾和前瞻 | 第19-23页 |
| ·论文的主要工作及创新 | 第23-27页 |
| ·主要工作 | 第23-25页 |
| ·论文的创新点 | 第25-27页 |
| 第二章 基于局部特征表达的高分辨率SAR图像城区场景语义分类框架 | 第27-43页 |
| ·高分辨率SAR图像城区场景类别 | 第27-29页 |
| ·自顶向下的逐层分类框架 | 第29-31页 |
| ·语义分类相关技术综述 | 第31-35页 |
| ·语义信息在文本处理的应用 | 第32-33页 |
| ·语义信息在光学图像处理的应用 | 第33-34页 |
| ·语义信息在光学遥感图像处理的应用 | 第34-35页 |
| ·技术概要 | 第35-43页 |
| ·局部特征表达技术概要 | 第35-37页 |
| ·中间语义表达技术概要 | 第37-39页 |
| ·隐语义表达技术概要 | 第39-40页 |
| ·分类技术综述 | 第40-43页 |
| 第三章 基于金字塔表达和AdaBoost的高分辨率SAR图像城区场景语义分类 | 第43-65页 |
| ·PR-AdaBoost的分类框架 | 第43-45页 |
| ·金字塔表达算法 | 第45-47页 |
| ·基于金字塔表达的AdaBoost | 第47-48页 |
| ·在高分辨率SAR图像数据集上分类的实验结果 | 第48-54页 |
| ·数据集简介 | 第48页 |
| ·确定子块大小的实验 | 第48-50页 |
| ·9种算法在SAR图像数据集上分类的结果 | 第50-54页 |
| ·在高分辨率SAR图像上分类的实验结果 | 第54-62页 |
| ·在第一个高分辨率SAR城区场景上三种算法的分类结果 | 第55-58页 |
| ·在第二个高分辨率SAR城区场景上三种算法的分类结果 | 第58-60页 |
| ·在第三个高分辨率SAR城区场景上三种算法的分类结果 | 第60-62页 |
| ·金字塔表达存在的缺点 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第四章 基于多维金字塔表达和AdaBoost的高分辨率SAR图像城区场景语义分类 | 第65-85页 |
| ·前言 | 第65-68页 |
| ·多维金字塔表达算法 | 第68-69页 |
| ·基于多维金字塔表达的AdaBoost | 第69-70页 |
| ·在高分辨率SAR图像数据集上的实验结果 | 第70-76页 |
| ·局部特征为低维特征时的实验结果 | 第70-72页 |
| ·局部特征为高维特征时的实验结果 | 第72-76页 |
| ·在高分辨率SAR图像上的实验结果 | 第76-83页 |
| ·在第一个高分辨率SAR城区场景上三种算法的分类结果 | 第76-78页 |
| ·在第二个高分辨率SAR图像城区场景上的分类结果 | 第78-81页 |
| ·在第三个高分辨率SAR图像城区场景上的分类结果 | 第81-83页 |
| ·本章小结 | 第83-85页 |
| 第五章 基于多维金字塔匹配核和SVM的高分辨率SAR图像城区场景语义分类 | 第85-100页 |
| ·前言 | 第85-86页 |
| ·多维金字塔匹配核 | 第86-90页 |
| ·基于多维金字塔匹配核的SVM | 第90-91页 |
| ·在高分辨率SAR图像数据集上的实验结果 | 第91-94页 |
| ·比较两种算法处理低维特征的实验结果 | 第91-92页 |
| ·比较两种算法处理高维特征的实验结果 | 第92-94页 |
| ·在高分辨率SAR图像上的实验结果 | 第94-98页 |
| ·在第一个高分辨率SAR城区场景上两种算法的分类结果 | 第94-95页 |
| ·在第二个高分辨率SAR城区场景上两种算法的分类结果 | 第95-97页 |
| ·在第三个高分辨率SAR城区场景上两种算法的分类结果 | 第97-98页 |
| ·本章小结 | 第98-100页 |
| 第六章 基于中间表达和LDA的高分辨率SAR图像城区场景语义分类 | 第100-118页 |
| ·基于中间表达和LDA的分类框架 | 第100-102页 |
| ·LDA算法 | 第102-104页 |
| ·在高分辨率SAR图像数据集上分类的实验结果 | 第104-111页 |
| ·当局部特征为低维特征时18种算法的分类结果 | 第105-108页 |
| ·当局部特征为高维特征时18种算法的分类结果 | 第108-111页 |
| ·在高分辨率SAR图像上分类的实验结果 | 第111-116页 |
| ·在第一个高分辨率SAR城区场景上三种算法的分类结果 | 第112页 |
| ·在第二个高分辨率SAR城区场景上三种算法的分类结果 | 第112-114页 |
| ·在第三个高分辨率SAR城区场景上三种算法的分类结果 | 第114-116页 |
| ·本章小结 | 第116-118页 |
| 第七章 基于局部特征表达和最近邻分类器的高分辨率SAR图像城区场景二级地物分类 | 第118-125页 |
| ·前言 | 第118-119页 |
| ·在高分辨率SAR图像上对二级地物分类的实验结果 | 第119-123页 |
| ·对居住地的二级地物分类的实验结果 | 第119-121页 |
| ·对公共设施用地的二级地物分类的实验结果 | 第121-122页 |
| ·对道路广场用地的二级地物分类的实验结果 | 第122-123页 |
| ·本章小结 | 第123-125页 |
| 第八章 局部特征表达在高分辨率SAR图像城区场景的其他应用 | 第125-131页 |
| ·基于局部特征表达的分类方法的鲁棒性 | 第125-128页 |
| ·在中国广州某城区分类的结果 | 第125-126页 |
| ·在日本东京某城区分类的结果 | 第126-128页 |
| ·基于局部特征表达的高分辨率SAR图像地物分类 | 第128页 |
| ·基于局部特征表达的高分辨率SAR图像城区提取 | 第128-130页 |
| ·本章小结 | 第130-131页 |
| 第九章 总结与展望 | 第131-134页 |
| 参考文献 | 第134-143页 |
| 攻读博士学位期间发表的相关科研成果 | 第143-144页 |
| 致谢 | 第144页 |
