| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·合成孔径雷达（SAR）及其应用 | 第10-13页 |
| ·SAR 成像的基本原理 | 第10-11页 |
| ·SAR 成像特点 | 第11页 |
| ·SAR 的应用 | 第11-13页 |
| ·SAR 图像处理 | 第13-15页 |
| ·SAR 图像预处理 | 第13-14页 |
| ·SAR 图像自动解析 | 第14-15页 |
| ·国内外研究的历史和现状分析 | 第15-19页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第19-20页 |
| 第二章 基于子空间的图像数据描述方法 | 第20-28页 |
| ·引言 | 第20-21页 |
| ·奇异值分解（SVD） | 第21-22页 |
| ·SVD 的基本概念 | 第21-22页 |
| ·SVD 在图像处理中的应用 | 第22页 |
| ·主分量分析（PCA） | 第22-24页 |
| ·PCA 的基本原理 | 第22-24页 |
| ·PCA 的应用 | 第24页 |
| ·独立分量分析（ICA） | 第24-28页 |
| ·ICA 的基本模型 | 第24-25页 |
| ·FastICA 算法 | 第25-27页 |
| ·ICA 的应用 | 第27-28页 |
| 第三章 基于小波变换和独立分量分析的SAR 图像相干斑抑制 | 第28-41页 |
| ·SAR 图像相干斑抑制 | 第28-30页 |
| ·概述 | 第28-29页 |
| ·几种常用的相干斑抑制方法 | 第29-30页 |
| ·小波变换 | 第30-35页 |
| ·小波变换的基本概念 | 第31页 |
| ·小波的一些性质 | 第31-33页 |
| ·多分辨率分析 | 第33页 |
| ·二维离散小波变换 | 第33-34页 |
| ·小波基函数 | 第34-35页 |
| ·小波变换后SAR 图像统计特性分析 | 第35-36页 |
| ·基于小波变换和独立分量分析的SAR 图像相干斑抑制 | 第36-40页 |
| ·基于小波变换的独立分量分析方法（WICA） | 第36-37页 |
| ·WICA 在SAR 图像相干斑抑制中的应用 | 第37-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于二维主分量分析的SAR 图像特征提取 | 第41-55页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·二维主分量分析（2DPCA） | 第42-45页 |
| ·2DPCA 的基本原理与算法 | 第42-44页 |
| ·2DPCA 的进一步研究 | 第44-45页 |
| ·支持向量机（SVM） | 第45-48页 |
| ·SVM 的基本原理 | 第45-47页 |
| ·多类SVM 分类器 | 第47-48页 |
| ·2DPCA 在SAR ATR 中的应用 | 第48-53页 |
| ·MSTAR 数据介绍 | 第48-50页 |
| ·实验过程 | 第50-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-53页 |
| ·小结 | 第53-55页 |
| 第五章 总结 | 第55-57页 |
| ·本文工作总结 | 第55页 |
| ·未来工作展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第63页 |