| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 本文中的记号 | 第8-12页 |
| 第一章 引言 | 第12-34页 |
| ·极化SAR目标分类的意义及其目标特征 | 第12-21页 |
| ·极化SAR目标的描述 | 第12-14页 |
| ·极化SAR目标的物理散射特征描述 | 第14-19页 |
| ·极化SAR目标的统计特征描述 | 第19-21页 |
| ·极化SAR图像分类算法研究现状及其问题提出 | 第21-23页 |
| ·极化SAR数据的滤波算法 | 第23-25页 |
| ·投影寻踪方法简介 | 第25-32页 |
| ·投影寻踪方法的研究现状 | 第26-28页 |
| ·投影指标与投影指标估计 | 第28-32页 |
| ·本文研究的内容与安排 | 第32-34页 |
| 第二章 投影指标的估计及序列投影寻踪聚类模型 | 第34-55页 |
| ·投影指标的小波核估计 | 第34-37页 |
| ·Cook投影指标族的小波核估计 | 第34-35页 |
| ·Cook族投影指标的小波核估计的性质 | 第35-37页 |
| ·模拟数据分析与比较 | 第37页 |
| ·投影指标的bootstrap估计及其统计性质 | 第37-43页 |
| ·投影指标的bootstrap估计 | 第38-40页 |
| ·指标估计的分析与比较 | 第40-41页 |
| ·拟最佳投影方向 | 第41-43页 |
| ·序列投影寻踪聚类模型 | 第43-45页 |
| ·序列投影寻踪的数学模型 | 第43-44页 |
| ·序列投影寻踪聚类模型的实现 | 第44-45页 |
| ·SAR图像的SPPCM分类 | 第45-48页 |
| ·极化SAR图像的SPPCM分类 | 第48-53页 |
| ·基于强度信息的极化SAR图像的分类 | 第48-49页 |
| ·基于相似性参数的序列投影寻踪的极化SAR图像分类 | 第49-53页 |
| ·拟最佳投影方向的SAR和极化SAR图像分类 | 第53-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第三章 投影寻踪子波学习网络与应用 | 第55-75页 |
| ·投影寻踪学习网络 | 第55-63页 |
| ·投影寻踪学习网络的数学模型 | 第55-56页 |
| ·投影寻踪学习网络的计算方法 | 第56-58页 |
| ·基于投影寻踪学习网络的光学图像无监督恢复 | 第58-63页 |
| ·投影寻踪子波学习网络 | 第63-66页 |
| ·投影寻踪子波学习网的数学模型及计算方法 | 第64-65页 |
| ·基于投影寻踪子波学习网络的光学图像的无监督恢复 | 第65-66页 |
| ·基于投影寻踪子波学习网络的极化SAR图像分类 | 第66-73页 |
| ·基于PPWLN的多视极化SAR数据协方差阵的逼近 | 第66-68页 |
| ·极化SAR图像分类中心的确定 | 第68页 |
| ·极化SAR图像分类 | 第68页 |
| ·旧金山湾的极化SAR图像分类 | 第68-73页 |
| ·小结 | 第73-75页 |
| 第四章 混合Wishart模型与多视极化SAR图像分类 | 第75-97页 |
| ·混合Wishart模型 | 第75-79页 |
| ·混合Wishart模型定义 | 第75-76页 |
| ·混合Wishart模型性质 | 第76-79页 |
| ·混合Wishart模型的参数估计 | 第79-82页 |
| ·混合Wishart模型的直接参数估计方法 | 第79-81页 |
| ·基于多元正态分布的混合Wishart模型的参数估计 | 第81-82页 |
| ·混合Wishart模型的定阶 | 第82-84页 |
| ·混合Wishart模型的定阶准则 | 第82-83页 |
| ·阶的修正 | 第83-84页 |
| ·混合Wishart模型中的距离公式 | 第84-85页 |
| ·模拟数据的混元个数的确定与参数估计 | 第85-92页 |
| ·产生混合Wishart模型的模拟数据 | 第85-87页 |
| ·模拟数据的混元个数的确定 | 第87-90页 |
| ·模拟数据的参数估计分析 | 第90-92页 |
| ·旧金山湾的极化SAR图像分类 | 第92-96页 |
| ·初始条件的确定 | 第93-94页 |
| ·参数的估计 | 第94-95页 |
| ·分类结果 | 第95-96页 |
| ·小结 | 第96-97页 |
| 第五章 极化SAR图像的分类方法分析与比较 | 第97-116页 |
| ·极化SAR数据的预处理——滤波 | 第97-98页 |
| ·极化SAR数据的分类准则 | 第98页 |
| ·基于物理散射特性的极化SAR图像的分类方法 | 第98-107页 |
| ·基于Pauli系数分解的分类方法 | 第99-101页 |
| ·基于Krogager分解系数的分类方法 | 第101-103页 |
| ·基于目标相似性参数的分类方法 | 第103-105页 |
| ·基于散射熵H和散射角α平面的分类方法 | 第105-107页 |
| ·基于目标统计特征的极化SAR图像分类方法 | 第107-112页 |
| ·极大似然分类器 | 第107-110页 |
| ·基于混合Wishart模型的极化SAR图像分类 | 第110页 |
| ·基于Fuzzy-Wishart算法的极化SAR图像分类 | 第110-111页 |
| ·基于序列投影寻踪聚类模型的极化SAR图像分类 | 第111-112页 |
| ·基于投影寻踪子波学习网络的极化SAR图像分类 | 第112页 |
| ·分类方法的比较 | 第112-114页 |
| ·小结 | 第114-116页 |
| 结束语 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-127页 |
| 附录一 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第127-128页 |
| 附录二 攻读博士学位期间发表的论文 | 第128-130页 |
| 致谢 | 第130-131页 |
