| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·极化 SAR 图像分类发展现状 | 第9-10页 |
| ·论文内容与安排 | 第10-12页 |
| 第二章 极化 SAR 理论基础 | 第12-28页 |
| ·极化数据表征 | 第12-15页 |
| ·极化的表征 | 第12-13页 |
| ·极化数据的表征 | 第13-15页 |
| ·极化目标分解 | 第15-20页 |
| ·相干极化目标分解(CTD) | 第15-17页 |
| ·非相干极化目标分解(ICTD) | 第17-20页 |
| ·极化 SAR 数据统计模型 | 第20-21页 |
| ·基于散射机理的极化 SAR 图像分类方法 | 第21-26页 |
| ·基于 Cloud 分解的 H/α 分类方法 | 第21-23页 |
| ·基于 H/α-wishart 的分类方法 | 第23-24页 |
| ·基于 Freeman 分解的极化 SAR 图像无监督分类方法 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 基于 FREEMAN 分解和 K-WISHART 分布的极化 SAR 图像分类方法 | 第28-36页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·数据分布特征参数 | 第29-30页 |
| ·基于 Freeman 分解和数据分布特征的极化 SAR 图像分类方法 | 第30-31页 |
| ·基于 Freeman 分解和数据分布特征的分类算法 | 第30-31页 |
| ·算法流程 | 第31页 |
| ·实验结果和分析 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-36页 |
| 第四章 基于 K-WISHART 分类器的极化 SAR 图像分类方法 | 第36-48页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·基于 K-wishart 分布的 ML 分类器 | 第36-38页 |
| ·基于 K-wishart 分布的 ML 分类器 | 第36-37页 |
| ·K-wishart 分类器迭代步骤 | 第37-38页 |
| ·基于 CLOUDE 分解和 K-WISHART 分类器的极化 SAR 图像分类方法 | 第38-40页 |
| ·分类算法流程 | 第38页 |
| ·对比实验结果及分析 | 第38-40页 |
| ·基于 FREEMAN 分解和 K-WISHART 分类器的极化 SAR 图像分类方法 | 第40-43页 |
| ·分类算法流程 | 第40-41页 |
| ·实验结果和分析 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-48页 |
| 第五章 基于 MRF 和 K-WISHART 分布的极化 SAR 图像分类方法 | 第48-58页 |
| ·引言 | 第48-49页 |
| ·马尔可夫随机场模型 | 第49-50页 |
| ·基于 MRF 和 K-wishart 分布的极化 SAR 图像分类方法 | 第50-53页 |
| ·基于 MRF 和 K-wishart 分布的距离度量 | 第50-51页 |
| ·距离度量迭代步骤 | 第51页 |
| ·分类算法流程 | 第51-53页 |
| ·实验结果和分析 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·工作总结 | 第58-59页 |
| ·存在问题及进一步研究方向 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 硕士期间的学术成果 | 第68-69页 |
