| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状与发展趋势 | 第13-17页 |
| 1.2.1 SAR图像统计特性的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 目标检测的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 模糊逻辑在SAR图像检测中的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 本文内容与章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 SAR图像杂波统计模型分析及模糊拟合准则 | 第19-50页 |
| 2.1 引言 | 第19-20页 |
| 2.2 SAR图像统计模型分析 | 第20-22页 |
| 2.3 拟合精度评价准则 | 第22-26页 |
| 2.3.1 传统拟合精度评价准则 | 第22-23页 |
| 2.3.2 基于模糊逻辑的拟合精度评价准则 | 第23-26页 |
| 2.4 实验结果分析 | 第26-49页 |
| 2.4.1 自然植被区 | 第27-32页 |
| 2.4.2 无植被的人造区 | 第32-42页 |
| 2.4.3 海洋河流区 | 第42-49页 |
| 2.4.4 传统拟合准则与FCC准则的统计分布模型比较 | 第49页 |
| 2.5 小结 | 第49-50页 |
| 第三章 基于模糊逻辑的FSII-CFAR目标检测算法 | 第50-69页 |
| 3.1 引言 | 第50-51页 |
| 3.2 基本CFAR检测器 | 第51-52页 |
| 3.3 基于FCC统计模型的SII-CFAR检测算法 | 第52-58页 |
| 3.3.1 SII-CFAR检测算法 | 第52-53页 |
| 3.3.2 FSII-CFAR检测算法 | 第53-54页 |
| 3.3.3 实验结果分析 | 第54-58页 |
| 3.4 基于模糊逻辑的FSII-CFAR检测算法 | 第58-68页 |
| 3.4.1 模糊CFAR检测器 | 第58-62页 |
| 3.4.2 FFSII-CFAR检测算法 | 第62-63页 |
| 3.4.3 实验结果分析 | 第63-68页 |
| 3.5 小结 | 第68-69页 |
| 第四章 基于背景匹配的FFSII-CFAR检测算法 | 第69-80页 |
| 4.1 引言 | 第69页 |
| 4.2 基于图像分割与背景统计模型的ROI的提取 | 第69-76页 |
| 4.2.1 基于CV模型的图像分割算法 | 第69-71页 |
| 4.2.2 基于统计模型判别ROI | 第71-72页 |
| 4.2.3 实验结果分析 | 第72-76页 |
| 4.3 基于背景匹配的FFSII-CFAR检测算法 | 第76-79页 |
| 4.3.1 基于背景匹配的FFSII-CFAR检测算法 | 第76-77页 |
| 4.3.2 实验结果分析 | 第77-79页 |
| 4.4 小结 | 第79-80页 |
| 第五章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 5.1 总结 | 第80-81页 |
| 5.2 展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第88页 |
