摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
符号对照表 | 第10-11页 |
缩略语对照表 | 第11-15页 |
第一章 绪论 | 第15-21页 |
1.1 论文研究背景及意义 | 第15-16页 |
1.2 图像分类现状 | 第16-18页 |
1.2.1 国内外研究现状 | 第16-17页 |
1.2.2 研究难点 | 第17-18页 |
1.2.3 深度学习 | 第18页 |
1.3 论文的研究内容和组织结构 | 第18-21页 |
第二章 极化SAR基本机理及表征 | 第21-31页 |
2.1 引言 | 第21页 |
2.2 极化的表征 | 第21-24页 |
2.2.1 椭圆极化波 | 第21-23页 |
2.2.2 Jones矢量表示法 | 第23页 |
2.2.3 Stokes矢量表示法 | 第23-24页 |
2.3 目标极化散射矩阵的表示 | 第24-27页 |
2.3.1 极化散射矩阵 | 第24-25页 |
2.3.2 Stokes矩阵 | 第25-26页 |
2.3.3 协方差矩阵与相干矩阵 | 第26-27页 |
2.4 微波成像的散射机理 | 第27-29页 |
2.4.1 表面散射 | 第28页 |
2.4.2 漫散射 | 第28-29页 |
2.4.3 偶次散射 | 第29页 |
2.4.4 体散射 | 第29页 |
2.5 本章小结 | 第29-31页 |
第三章 基于小波稀疏自编码器的极化SAR图像地物分类 | 第31-51页 |
3.1 引言 | 第31页 |
3.2 稀疏自编码器及极化SAR图像分类 | 第31-37页 |
3.2.1 稀疏自编码器 | 第31-36页 |
3.2.2 稀疏自编码器在极化SAR图像分类中的应用 | 第36-37页 |
3.3 小波函数及极化SAR图像分类 | 第37-39页 |
3.3.1 小波函数介绍 | 第37-38页 |
3.3.2 小波函数在极化SAR图像分类中的应用 | 第38-39页 |
3.4 基于小波稀疏自编码器的极化SAR图像地物分类 | 第39-41页 |
3.4.1 算法介绍 | 第39-40页 |
3.4.2 极化SAR图像的特征处理 | 第40-41页 |
3.5 实验结果及其分析 | 第41-49页 |
3.5.1 实验数据介绍 | 第41-43页 |
3.5.2 基于Morlet小波稀疏自编码器的地物分类 | 第43页 |
3.5.3 基于墨西哥帽小波稀疏自编码器的地物分类 | 第43-44页 |
3.5.4 基于高斯小波稀疏自编码器的地物分类 | 第44-49页 |
3.6 本章小结 | 第49-51页 |
第四章 基于GPPC与小波自编码器的极化SAR图像地物分类 | 第51-65页 |
4.1 引言 | 第51页 |
4.2 特征编码及极化SAR图像分类 | 第51-53页 |
4.2.1 高斯金字塔池化编码(GPPC) | 第51-53页 |
4.2.2 特征编码在极化SAR图像分类中的应用 | 第53页 |
4.3 基于特征编码和小波自编码器的极化SAR图像地物分类 | 第53-55页 |
4.3.1 算法介绍 | 第53-54页 |
4.3.2 极化SAR图像的特征处理 | 第54-55页 |
4.4 实验结果及其分析 | 第55-64页 |
4.4.1 基于GPPC和Morlet小波自编码器的地物分类 | 第56页 |
4.4.2 基于GPPC和墨西哥帽小波自编码器的地物分类 | 第56-57页 |
4.4.3 基于GPPC和高斯小波自编码器的地物分类 | 第57-64页 |
4.5 本章小结 | 第64-65页 |
第五章 基于SVC与小波自编码器的极化SAR图像地物分类 | 第65-81页 |
5.1 引言 | 第65页 |
5.2 稀疏编码及极化SAR图像分类 | 第65-68页 |
5.2.1 稀疏编码概述 | 第65-67页 |
5.2.2 超向量编码(SVC) | 第67-68页 |
5.3 基于稀疏编码和小波自编码器的极化SAR图像分类 | 第68-71页 |
5.3.1 算法介绍 | 第68-70页 |
5.3.2 极化SAR图像的特征处理 | 第70-71页 |
5.4 实验结果及其分析 | 第71-80页 |
5.4.1 基于SVC和Morlet小波自编码器的地物分类 | 第71-72页 |
5.4.2 基于SVC和墨西哥帽小波自编码器的地物分类 | 第72页 |
5.4.3 基于SVC和高斯小波自编码器的地物分类 | 第72-80页 |
5.5 本章小结 | 第80-81页 |
第六章 总结与展望 | 第81-83页 |
参考文献 | 第83-87页 |
致谢 | 第87-89页 |
作者简介 | 第89-90页 |