| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-12页 |
| ·研究的背景及意义 | 第6-7页 |
| ·SAR 图像目标检测与鉴别的研究现状及发展趋势 | 第7-10页 |
| ·论文的研究内容及主要工作 | 第10-12页 |
| 第二章 SAR 图像的统计模型 | 第12-22页 |
| ·常用的 SAR 图像统计模型 | 第12-15页 |
| ·高分辨率 SAR 图像统计模型及参数估计 | 第15-22页 |
| 第三章 基于混合高斯分布的 SAR 目标恒虚警检测方法 | 第22-32页 |
| ·恒虚警检测方法 | 第22-26页 |
| ·恒虚警检测原理 | 第22-24页 |
| ·不同统计分布模型下的恒虚警检测方法 | 第24-26页 |
| ·混合高斯分布及其参数估计方法 | 第26-29页 |
| ·推导恒虚警检测阈值 | 第29-30页 |
| ·算法实现 | 第30-32页 |
| 第四章 基于广义 Gamma 分布的 SAR 目标恒虚警检测方法 | 第32-42页 |
| ·广义 Gamma 分布及其参数估计方法 | 第32-36页 |
| ·推导恒虚警检测阈值 | 第36页 |
| ·算法实现 | 第36-37页 |
| ·仿真结果及对比分析 | 第37-42页 |
| 第五章 基于多特征融合的 SAR 图像目标鉴别方法 | 第42-50页 |
| ·目标的空间聚类技术 | 第42-43页 |
| ·SAR 图像目标鉴别的常用特征 | 第43-46页 |
| ·算法实现 | 第46-48页 |
| ·仿真结果与分析 | 第48-50页 |
| 第六章 结论与展望 | 第50-52页 |
| ·总结 | 第50-51页 |
| ·展望 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-62页 |
| 作者在读期间的研究成果 | 第62-63页 |
