基于SVM的SAR图像地物分类研究

摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
第一章 绪论	第8-13页
·研究背景与意义	第8-9页
·国内外研究现状	第9-10页
·论文的主要工作及结构	第10-13页
第二章 SAR图像相干斑抑制	第13-26页
·相干斑基本特性	第13-16页
·相干斑的产生机理	第13-14页
·相干斑的统计特性	第14-15页
·相干斑的噪声模型	第15-16页
·相干斑的抑制方法	第16-22页
·空域相干斑抑制方法	第16-19页
·小波域的相干斑抑制方法	第19-22页
·相干斑抑制技术的性能评价	第22-25页
·相干斑抑制的评价指标	第22-24页
·相干斑抑制效果分析	第24-25页
·本章小结	第25-26页
第三章 SAR图像特征提取	第26-33页
·灰度特征提取	第26页
·纹理特征提取	第26-32页
·基于灰度共生矩阵的纹理特征	第27-31页
·基于小波包变换的纹理特征	第31-32页
·本章小结	第32-33页
第四章 基于SVM的分类器设计及应用	第33-51页
·支持向量机原理	第33-40页
·线性支持向量机	第33-37页
·非线性支持向量机	第37-40页
·支持向量机与神经网络的比较	第40页
·LSSVM分类器设计	第40-44页
·LSSVM基本原理	第40-42页
·LSSVM多元分类模型	第42-43页
·LSSVM模型参数优化	第43-44页
·LSSVM分类器的性能测试与应用效果分析	第44-50页
·分类精度评估参数	第44-45页
·LSSVM分类器性能测试	第45-48页
·基于不同特征提取的LSSVM应用效果分析	第48-50页
·本章小结	第50-51页
第五章 结论与展望	第51-53页
·论文主要研究成果与创新	第51页
·研究中存在的问题与展望	第51-53页
参考文献	第53-58页
致谢	第58-59页
作者简介和攻读学位期间发表的学术论文	第59页