| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-17页 |
| ·本文研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·SAR 图像舰船目标检测国内外研究现状 | 第8-14页 |
| ·典型的 SAR 舰船目标检测系统 | 第8-11页 |
| ·检测算法综述 | 第11-13页 |
| ·舰船目标检测一般处理流程 | 第13-14页 |
| ·本文思路和章节安排 | 第14-17页 |
| 第二章 基于词包模型的目标检测算法 | 第17-27页 |
| ·词包模型算法理论 | 第17-19页 |
| ·文本检索算法 | 第17-18页 |
| ·词包模型算法 | 第18-19页 |
| ·基于词包模型的目标检测算法 | 第19-26页 |
| ·特征描述符提取 | 第19-22页 |
| ·视觉词包生成 | 第22-24页 |
| ·词汇描述图像 | 第24页 |
| ·目标分类识别 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于词包模型的高分辨率 SAR 图像舰船目标检测 | 第27-51页 |
| ·噪声去除 | 第27-31页 |
| ·SAR 图像去噪方法概述 | 第27页 |
| ·非局部均值滤波（NL-means）去噪方法 | 第27-28页 |
| ·实验结果及分析 | 第28-31页 |
| ·陆地掩模 | 第31-34页 |
| ·陆地掩模方法概述 | 第31-32页 |
| ·基于最大类间方差法的陆地掩模 | 第32-33页 |
| ·实验结果及分析 | 第33-34页 |
| ·高分辨率 SAR 图像特征分析 | 第34-37页 |
| ·基于图像块的特征提取 | 第34-36页 |
| ·词包生成 | 第36-37页 |
| ·基于词包模型的舰船目标精细分割 | 第37-40页 |
| ·基于图像块灰度直方图的一级检测器构造 | 第38-39页 |
| ·基于局部图像块组合直方图的二级检测器构造 | 第39-40页 |
| ·实验数据库构建 | 第40-43页 |
| ·高分辨率可见光图像库 | 第40-42页 |
| ·高分辨率 SAR 仿真图像库 | 第42-43页 |
| ·实验结果与分析 | 第43-48页 |
| ·实验过程 | 第43页 |
| ·目标检测结果以及定位精度分析 | 第43-48页 |
| ·本章小结 | 第48-51页 |
| 第四章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·工作总结 | 第51页 |
| ·工作展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 硕士期间研究成果 | 第61-62页 |