| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-29页 |
| 1.1 合成孔径雷达简介 | 第15-21页 |
| 1.1.1 合成孔径雷达概述 | 第15-16页 |
| 1.1.2 国内外SAR的发展历程及现状 | 第16-19页 |
| 1.1.3 主要用途 | 第19-21页 |
| 1.2 SAR工作原理及图像特性分析 | 第21-25页 |
| 1.2.1 SAR工作原理 | 第21-22页 |
| 1.2.2 SAR图像特性 | 第22-25页 |
| 1.3 SAR图像分割的意义及研究现状 | 第25-26页 |
| 1.3.1 SAR图像分割的意义 | 第25-26页 |
| 1.3.2 SAR图像分割的研究现状 | 第26页 |
| 1.4 本文的研究目标及内容 | 第26-27页 |
| 1.5 本文结构安排 | 第27-29页 |
| 第二章 SAR图像分割算法回顾 | 第29-39页 |
| 2.1 基于数据驱动的SAR图像分割算法 | 第29-35页 |
| 2.1.1 阈值法 | 第30-31页 |
| 2.1.2 聚类法 | 第31-33页 |
| 2.1.3 边缘检测法 | 第33-34页 |
| 2.1.4 区域生长法 | 第34-35页 |
| 2.2 基于模型驱动的SAR图像分割算法 | 第35-38页 |
| 2.2.1 组合优化模型 | 第35-36页 |
| 2.2.2 马尔科夫模型 | 第36-37页 |
| 2.2.3 多尺度模型 | 第37-38页 |
| 2.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 结合双边滤波与Gamma混合模型的SAR图像分割 | 第39-54页 |
| 3.1 SAR图像滤波算法 | 第39-44页 |
| 3.1.1 Lee滤波 | 第39-40页 |
| 3.1.2 SRAD滤波 | 第40-41页 |
| 3.1.3 非局部均值滤波 | 第41-43页 |
| 3.1.4 双边滤波 | 第43-44页 |
| 3.2 Gamma混合模型理论分析 | 第44-45页 |
| 3.3 结合双边滤波与Gamma混合模型的SAR图像分割 | 第45-48页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第48-53页 |
| 3.4.1 合成SAR图像的分割结果 | 第48-50页 |
| 3.4.2 真实SAR图像的分割结果 | 第50-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 采用区域Gamma混合模型的SAR图像分割 | 第54-67页 |
| 4.1 分水岭分割 | 第54-55页 |
| 4.2 采用区域Gamma混合模型的SAR图像分割 | 第55-61页 |
| 4.2.1 区域Gamma混合模型 | 第55-56页 |
| 4.2.2 邻域加权EM迭代算法 | 第56-60页 |
| 4.2.3 算法描述 | 第60-61页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第61-66页 |
| 4.3.1 合成SAR图像的实验 | 第61-63页 |
| 4.3.2 真实SAR图像的实验 | 第63-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 总结 | 第67-68页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第74-75页 |
