| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第10页 |
| 1.1.2 研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 MA-PolSAR国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 EMD研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 极化目标分解研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的课题来源及主要研究内容 | 第14-17页 |
| 1.3.1 本文的课题来源 | 第14页 |
| 1.3.2 本文主要研究内容 | 第14-17页 |
| 第2章 基于EMD的MA-PolSAR图像自适应辐射均衡方法 | 第17-30页 |
| 2.1 引言 | 第17-18页 |
| 2.2 经验模态分解原理 | 第18-19页 |
| 2.3 SAR成像几何构型 | 第19页 |
| 2.4 基于EMD的自适应辐射均衡方法 | 第19-22页 |
| 2.5 实验结果与讨论 | 第22-28页 |
| 2.5.1 均衡指标 | 第22-23页 |
| 2.5.2 基于EMD自适应均衡的SAR图像方法的实验 | 第23-26页 |
| 2.5.3 基于EMD的SAR图像均衡方法普适性实验 | 第26-28页 |
| 2.6 基于BEMD的均衡SAR图像 | 第28-29页 |
| 2.7 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 MA-PolSAR数据的极化特征提取 | 第30-47页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 PolSAR基础理论 | 第30-33页 |
| 3.2.1 散射体的极化描述 | 第30-31页 |
| 3.2.2 极化矩阵 | 第31-33页 |
| 3.3 极化目标分解 | 第33-42页 |
| 3.3.1 Freeman分解 | 第34-37页 |
| 3.3.2 Yamaguchi分解 | 第37-40页 |
| 3.3.3 Cloude分解 | 第40-42页 |
| 3.4 PolSAR数据特征的提取与特征矩阵的建立 | 第42-46页 |
| 3.4.1 数据说明 | 第43页 |
| 3.4.2 数据的预处理及极化矩阵的生成 | 第43页 |
| 3.4.3 极化特征矩阵的建立 | 第43-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 建立MA-PolSAR数据的角度序列模型 | 第47-60页 |
| 4.1 引言 | 第47-48页 |
| 4.2 时间序列与时间序列模型 | 第48-50页 |
| 4.2.1 平稳时间序列和非平稳时间序列 | 第48-49页 |
| 4.2.2 ARMA模型 | 第49-50页 |
| 4.2.3 ARIMA模型 | 第50页 |
| 4.3 极化特征分析 | 第50-52页 |
| 4.4 多角度序列模型建立 | 第52-59页 |
| 4.4.1 模型建立步骤 | 第54页 |
| 4.4.2 实验与结果分析 | 第54-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
