基于深度学习的干涉SAR图像分类



基于深度学习的干涉SAR图像分类

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基于深度学习的干涉SAR图像分类

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
符号对照表	第10-11页
缩略语对照表	第11-14页
第一章绪论	第14-22页
1.1 干涉SAR的发展历史	第14-16页
1.2 干涉SAR的应用领域	第16-17页
1.3 干涉SAR的研究现状	第17-18页
1.4 干涉SAR图像分类的研究现状	第18-19页
1.5 论文的主要工作和内容安排	第19-22页
第二章干涉SAR技术原理及相干图分析	第22-32页
2.1 引言	第22页
2.2 干涉SAR技术原理	第22-28页
2.2.1 干涉SAR测量模式	第22页
2.2.2 干涉SAR基本原理	第22-25页
2.2.3 干涉SAR的数据处理流程	第25-27页
2.2.4 干涉SAR数据常用处理软件	第27-28页
2.3 干涉SAR数据的相干图原理	第28-31页
2.3.1 相干图	第28-29页
2.3.2 影响相干性的各种因素分析	第29-30页
2.3.3 阴影和叠掩相干性分析	第30-31页
2.4 本章小结	第31-32页
第三章基于相干图的干涉SAR图像分类	第32-44页
3.1 引言	第32-33页
3.2 高斯混合模型（GMM）和支持向量机（SVM）	第33-35页
3.2.1 高斯混合模型原理简介	第33页
3.2.2 支持向量机原理	第33-35页
3.3 干涉SAR图像特征分析	第35-36页
3.3.1 灰度特征	第35页
3.3.2 纹理特征	第35-36页
3.4 基于不同特征的干涉SAR分类	第36-40页
3.4.1 实验数据	第36页
3.4.2 算法流程	第36-38页
3.4.3 基于不同特征的分类结果	第38-40页
3.5 基于相干图分割结果的干涉SAR图像分类	第40-42页
3.5.1 相干图分割	第40-41页
3.5.2 基于相干图分割结果的干涉SAR图像分类	第41-42页
3.6 本章小结	第42-44页
第四章基于深度学习的干涉SAR图像分类	第44-56页
4.1 引言	第44页
4.2 深度信念网络（DBN模型）	第44-48页
4.2.2 限制玻尔兹曼机（RBM）	第45-47页
4.2.3 BP网络	第47-48页
4.3 SAE模型简介	第48页
4.4 基于DBN模型的干涉SAR图像分类	第48-54页
4.4.1 实验数据	第48-49页
4.4.2 DBN层数、节点数及学习率的确定	第49-51页
4.4.3 实验结果	第51-54页
4.5 本章小结	第54-56页
第五章总结与展望	第56-58页
参考文献	第58-62页
致谢	第62-64页
作者简介	第64-65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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