基于合成孔径雷达图像的目标跟踪与识别
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·研究背景及研究意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状与水平 | 第10-14页 |
| ·SAR的发展现状 | 第10-12页 |
| ·SAR图像目标跟踪研究 | 第12页 |
| ·SAR图像目标识别研究 | 第12-14页 |
| ·本文工作及安排 | 第14-17页 |
| 第二章 SAR图像基本特性及预处理 | 第17-32页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·SAR成像原理简述 | 第17-19页 |
| ·SAR图像相干斑噪声 | 第19-21页 |
| ·相干斑产生机理 | 第19-20页 |
| ·相干斑噪声模型 | 第20页 |
| ·相干斑统计特性 | 第20-21页 |
| ·SAR图像去噪方法研究 | 第21-27页 |
| ·基于统计模型的经典滤波方法 | 第21-25页 |
| ·相对标准差的滤波方法 | 第25-26页 |
| ·滤波效果评价指标 | 第26-27页 |
| ·SAR图像可视化增强 | 第27-30页 |
| ·SAR图像特点 | 第28-29页 |
| ·基于分层图像融合的SAR图像可视化增强 | 第29-30页 |
| ·实验与分析 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于粒子滤波器的SAR图像运动目标跟踪 | 第32-38页 |
| ·引言 | 第32-33页 |
| ·粒子滤波器 | 第33-34页 |
| ·一般跟踪问题 | 第33页 |
| ·标准粒子滤波器跟踪算法 | 第33-34页 |
| ·基于卡尔曼遗传粒子滤波器的SAR图像跟踪 | 第34-36页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第36-37页 |
| ·本章小节 | 第37-38页 |
| 第四章 SAR图像的边缘检测 | 第38-43页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·SAR图像的比值(Ratios)边缘检测 | 第38-40页 |
| ·Ratio的改进算法 | 第40-41页 |
| ·实验结果 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 SAR图像目标识别 | 第43-57页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·SAR图像目标特征 | 第44-47页 |
| ·目标的Zernike矩 | 第44-45页 |
| ·目标的Wavelet矩 | 第45-47页 |
| ·支持向量机 | 第47-52页 |
| ·线性支持向量机 | 第48-51页 |
| ·非线性支持向量机 | 第51-52页 |
| ·用于多类识别的支持向量机 | 第52页 |
| ·决策支持向量机进行多分类 | 第52-54页 |
| ·实验与分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第57-59页 |
| ·本文研究总结 | 第57页 |
| ·进一步的研究工作展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士期间的主要研究成果 | 第65页 |
