| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 SAR目标鉴别研究进展 | 第16-17页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第17-19页 |
| 第二章 基于杂波分类的SAR目标两步鉴别算法 | 第19-39页 |
| 2.1 概述 | 第19-20页 |
| 2.2 SAR目标检测、目标像素聚类算法介绍 | 第20-23页 |
| 2.2.1 双参数CFAR检测算法原理 | 第20-21页 |
| 2.2.2 目标像素聚类算法原理 | 第21-23页 |
| 2.3 鉴别特征提取及特征选择 | 第23-30页 |
| 2.3.1 切片图像目标背景分割 | 第23-24页 |
| 2.3.2 鉴别特征提取 | 第24-30页 |
| 2.3.3 特征选择 | 第30页 |
| 2.4 基于杂波分类的SAR目标两步鉴别算法介绍 | 第30-35页 |
| 2.4.1 现有目标鉴别算法及其存在的问题 | 第30-32页 |
| 2.4.2 基于杂波分类的SAR目标两步鉴别算法实现及优势 | 第32-35页 |
| 2.5 实验结果与分析 | 第35-39页 |
| 2.5.0 实验数据说明 | 第35-36页 |
| 2.5.1 实验参数设置 | 第36页 |
| 2.5.2 实验结果及分析 | 第36-39页 |
| 第三章 基于梯度直方图特征的SAR目标鉴别算法 | 第39-61页 |
| 3.1 概述 | 第39-41页 |
| 3.2 SAR图像预处理及切片图像提取 | 第41-45页 |
| 3.2.1 滤波处理 | 第41-43页 |
| 3.2.2 边缘检测 | 第43-45页 |
| 3.3 切片图像HOG特征提取 | 第45-54页 |
| 3.3.1 整体梯度直方图特征提取与主方向估计 | 第45-48页 |
| 3.3.2 切片图像的旋转处理 | 第48-50页 |
| 3.3.3 切片图像中的最佳匹配矩形提取 | 第50-51页 |
| 3.3.4 切片图像的HOG特征提取 | 第51-54页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第54-61页 |
| 3.4.1 实验数据说明 | 第54-55页 |
| 3.4.2 实验参数选择分析 | 第55-57页 |
| 3.4.3 实验结果及分析 | 第57-61页 |
| 第四章 基于词袋模型的SAR目标鉴别算法 | 第61-74页 |
| 4.1 概述 | 第61-62页 |
| 4.2 基于词袋模型的SAR目标鉴别算法原理 | 第62-68页 |
| 4.2.1 SAR图像局部描述子提取 | 第62-65页 |
| 4.2.2 SAR图像鉴别特征生成 | 第65-68页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第68-74页 |
| 4.3.1 实验数据说明 | 第68-69页 |
| 4.3.2 词袋模型中各步骤具体实现方法分析 | 第69-70页 |
| 4.3.3 对比实验结果及分析 | 第70-74页 |
| 第五章 结论 | 第74-77页 |
| 5.1 工作总结 | 第74-75页 |
| 5.2 工作展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 作者简介 | 第83-84页 |