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合成孔径雷达图像局部特征提取与应用研究

摘要第11-13页
Abstract第13-14页
第一章 绪论第15-25页
    1.1 研究背景和意义第15-16页
    1.2 研究现状第16-22页
    1.3 本文的主要工作和章节安排第22-25页
第二章 SAR图像局部特征基本知识和提取方法第25-50页
    2.1 图像局部不变特征理论第25-32页
        2.1.1 图像不变特征概述第25-26页
        2.1.2 全局不变特征第26-27页
        2.1.3 局部不变特征第27-29页
        2.1.4 SIFT特征提取方法第29-32页
    2.2 S AR图像特性第32-37页
        2.2.1 S AR图像成像概述第32-33页
        2.2.2 S AR图像噪声特性第33-35页
        2.2.3 S AR图像的几种基本图像特征第35-37页
    2.3 S AR图像局部不变特征研究第37-46页
        2.3.1 影响SAR图像特征的因素第37-42页
        2.3.2 SIFT方法在SAR图像上的局限第42-44页
        2.3.3 SAR图像局部不变特征提取方法第44-46页
    2.4 S AR图像局部特征分析第46-50页
        2.4.1 SAR图像目标特征分析第46-48页
        2.4.2 SAR图像匹配特征分析第48-50页
第三章 SAR图像显著性特征提取方法第50-68页
    3.1 概述第50-52页
    3.2 图像显著性区域检测方法的研究背景第52页
    3.3 S AR图像局部区域显著性检测方法第52-56页
        3.3.1 S AR图像局部复杂度第52-54页
        3.3.2 S AR图像局部自差异测度第54-55页
        3.3.3 S AR图像显著性测度提取方法第55-56页
    3.4 实验与分析第56-67页
        3.4.1 算法鲁棒性分析第57-60页
        3.4.2 S AR图像显著性检测性能分析和对比第60-63页
        3.4.3 S AR图像目标检测性能分析和对比第63-67页
    3.5 本章小结第67-68页
第四章 SAR图像目标点特征匹配方法第68-78页
    4.1 概述第68-69页
    4.2 图像域属性散射中心模型第69-70页
    4.3 点集匹配方法第70-73页
        4.3.1 一致化点匹配第70-71页
        4.3.2 非一致化匹配方法第71-72页
        4.3.3 基于特征的方法第72页
        4.3.4 本文采用的匹配方法第72-73页
    4.4 目标散射中心特征序贯匹配方法第73-75页
        4.4.1 目标属性散射中心特征提取第73-74页
        4.4.2 散射中心特征序贯匹配方法第74-75页
    4.5 实验与分析第75-77页
        4.5.1 方位角变化情况下同类目标识别实验第75-77页
        4.5.2 俯仰角变化情况下目标识别实验第77页
    4.6 本章小结第77-78页
第五章 SAR图像局部不变特征提取新方法第78-103页
    5.1 SAR图像梯度信息与尺度不变点特征第78-84页
        5.1.1 SAR图像梯度信息获取方法第78-80页
        5.1.2 SAR图像尺度不变点特征第80-84页
    5.2 局部二值模式特征第84-86页
    5.3 旋转不变局部二值模式第86页
    5.4 基于梯度比率信息的局部模式特征第86-90页
        5.4.1 局部梯度比率特征直方图计算方法第87-88页
        5.4.2 多尺度局部梯度比率模式直方图特征计算方法第88-89页
        5.4.3 MLGRPH对目标旋转变化的适应性第89-90页
    5.5 基于MLGRPH的SAR图像局部不变特征提取新方法第90-93页
        5.5.1 SAR图像局部不变特征提取新方法第90-91页
        5.5.2 特征匹配方法第91-93页
    5.6 实验与分析第93-102页
        5.6.1 不同时相SAR图像局部特征匹配实验第93-97页
        5.6.2 不同波段SAR图像局部特征匹配实验第97-99页
        5.6.3 不同极化方式SAR图像局部特征匹配实验第99-100页
        5.6.4 不同视角成像SAR图像局部特征匹配实验第100-102页
        5.6.5 实验小结第102页
    5.7 本章小结第102-103页
第六章 结论与展望第103-105页
    6.1 论文工作总结第103页
    6.2 工作展望第103-105页
致谢第105-106页
参考文献第106-122页
作者在学期间取得的学术成果第122-123页

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