| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| §1.1 论文背景及意义 | 第10-11页 |
| §1.2 研究现状及发展趋势 | 第11-13页 |
| §1.3 论文研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 雷达极化的理论基础 | 第15-21页 |
| §2.1 引言 | 第15页 |
| §2.2 极化散射矩阵与Mueller矩阵 | 第15-18页 |
| §2.2.1 散射矩阵 | 第15-16页 |
| §2.2.2 Mueller矩阵 | 第16-18页 |
| §2.3 极化协方差矩阵与相干矩阵 | 第18-20页 |
| §2.3.1 协方差矩阵 | 第18页 |
| §2.3.2 相干矩阵 | 第18-19页 |
| §2.3.3 极化多视处理 | 第19-20页 |
| §2.4 小结 | 第20-21页 |
| 第三章 极化SAR目标分解理论 | 第21-41页 |
| §3.1 引言 | 第21页 |
| §3.2 目标分解理论概述 | 第21-22页 |
| §3.3 相干分解 | 第22-27页 |
| §3.3.1 Pauli分解 | 第22-23页 |
| §3.3.2 Cameron分解 | 第23-25页 |
| §3.3.3 Krogager分解 | 第25-27页 |
| §3.4 非相干分解 | 第27-32页 |
| §3.4.1 Huynen分解 | 第27-28页 |
| §3.4.2 Cloude分解 | 第28-30页 |
| §3.4.3 Freeman分解 | 第30-32页 |
| §3.5 实验结果及分析 | 第32-40页 |
| §3.5.1 相干分解算法实验结果 | 第32-37页 |
| §3.5.2 非相干分解算法实验结果 | 第37-40页 |
| §3.6 小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于目标分解理论的极化SAR图像分类 | 第41-52页 |
| §4.1 引言 | 第41页 |
| §4.2 H/α分类算法及其改进 | 第41-45页 |
| §4.3 基于Freeman分解与复Wishart分类器的分类算法 | 第45-46页 |
| §4.4 基于Freeman分解与散射熵的迭代分类算法 | 第46-47页 |
| §4.5 实验结果及分析 | 第47-51页 |
| §4.6 小结 | 第51-52页 |
| 第五章 结束语 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |