| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 1.3.1 前期工作 | 第15-16页 |
| 1.3.2 本文主要工作 | 第16-17页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 理论基础 | 第19-30页 |
| 2.1 稀疏表示 | 第19-23页 |
| 2.1.1 稀疏表示概述 | 第20-21页 |
| 2.1.2 稀疏表示分类模型 | 第21-23页 |
| 2.2 联合稀疏模型 | 第23-27页 |
| 2.2.1 JSM1模型 | 第24页 |
| 2.2.2 JSM2模型 | 第24页 |
| 2.2.3 JSM3模型 | 第24-25页 |
| 2.2.4 联合稀疏模型分类识别 | 第25-27页 |
| 2.3 小波变换 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于SIFT特征和联合稀疏模型的遥感图像目标识别 | 第30-41页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 基于SIFT特征和联合稀疏模型的遥感目标识别 | 第30-35页 |
| 3.2.1 二进小波变换图像增强 | 第31-32页 |
| 3.2.2 SIFT特征提取 | 第32-34页 |
| 3.2.3 基于SIFT特征和联合稀疏模型的遥感图像目标识别方法 | 第34-35页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第35-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 自适应加权特征字典与联合稀疏相结合的遥感目标检测 | 第41-48页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 GABOR小波变换特征提取 | 第41-43页 |
| 4.3 自适应加权特征字典与联合稀疏相结合的遥感目标分类识别 | 第43-45页 |
| 4.4 实验分析 | 第45-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第48-49页 |
| 5.2 工作展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 附录 (攻读硕士学位期间发表和录用的学术论文) | 第58页 |
