极化SAR图像的分割和分类算法研究



极化SAR图像的分割和分类算法研究

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极化SAR图像的分割和分类算法研究

论文目录
摘要	第1-7 页
Abstract	第7-12 页
第一章绪论	第12-23 页
· 引言	第12 页
· 图像分割与图像分类	第12-16 页
· 基于区域的图像分割	第13-14 页
· 基于边缘的图像分割	第14-15 页
· 图像分类技术	第15-16 页
· 国内外研究现状	第16-21 页
· SAR图像分类问题	第17-18 页
· SAR图像分割方法	第18-19 页
· 基于水平集的SAR图像分割方法	第19-21 页
· 本文的主要工作及结构安排	第21-23 页
· 本文的主要工作	第21 页
· 本文的结构安排	第21-23 页
第二章偏微分方程模型与水平集	第23-46 页
· 水平集方法	第23-34 页
· 曲线演化理论	第24-25 页
· 水平集理论	第25-28 页
· 水平集数值解法及快速算法	第28-32 页
· 水平集实现中应注意的一些问题	第32-34 页
· 主动轮廓模型	第34-46 页
· 参数化主动轮廓模型	第35-37 页
· 几何主动轮廓模型	第37-40 页
· 简化的M-S模型	第40-42 页
· 基于变分水平集方法的主动轮廓模型	第42-46 页
第三章 SAR图像的特征	第46-65 页
· SAR成像的特点	第46-47 页
· SAR图像的几何特征	第47-49 页
· 距离向分辨力	第47-48 页
· 方位向分辨力	第48-49 页
· SAR图像的几何失真	第49 页
· SAR图像的辐射特征	第49-52 页
· 后向散射现象的理论模型	第50-51 页
· 后向散射现象的实际模型	第51-52 页
· SAR图像的统计特征	第52-57 页
· SAR图像相干斑噪声特性	第52-53 页
· SAR图像目标检测的概率分布模型	第53-56 页
· 空域相干斑噪声模型	第56 页
· 相干斑噪声抑制	第56-57 页
· SAR图像的目标特征	第57-60 页
· 点目标	第57-58 页
· 线目标	第58-59 页
· 面目标	第59 页
· 硬目标	第59-60 页
· SAR图像的极化特征	第60-62 页
· SAR图像和光学图像特征的比较	第62-65 页
第四章 SAR图像的极化分解与分类	第65-83 页
· 极化的基本概念	第65-71 页
· 极化的定义	第65-66 页
· 电磁波的极化	第66-68 页
· BSA协议	第68-69 页
· 后向散射矩阵	第69-71 页
· 基于极化分解的图像分类	第71-77 页
· 基于后向散射矩阵的极化分解	第71-73 页
· Pauli分解的实现	第73-74 页
· SDH分解的实现	第74 页
· 图像分类试验	第74-77 页
· 应用变分法的图像分类	第77-83 页
· 变分模型	第77-79 页
· 应用变分法的分类算法	第79-80 页
· SAR图像分类试验	第80-83 页
第五章基于水平集的SAR图像分割	第83-96 页
· 概述	第83-85 页
· 基于威布尔分布的分割函数	第85-86 页
· 两区域分割水平集方法	第86-88 页
· 多区域水平集分割方法	第88-92 页
· SAR图像分割方法	第92-94 页
· 图像分割试验	第94-96 页
第六章极化SAR图像的分割	第96-117 页
· 极化特征参数	第96-100 页
· 极化总功率	第96-97 页
· 极化熵H	第97-98 页
· 平均散射角α	第98-100 页
· H/α分解方法	第100-104 页
· 基于水平集的极化图像分割	第104-113 页
· 数学模型	第105 页
· 基于主动轮廓线的分割	第105-107 页
· 复高斯观测模型	第107-108 页
· 曲线演变方程	第108-111 页
· 多相位分割	第111-113 页
· 试验结果及讨论	第113-117 页
· 仿真数据	第113-114 页
· 真实数据	第114-117 页
第七章结束语	第117-119 页
致谢	第119-120 页
参考文献	第120-127 页
攻读博士学位期间的研究成果	第127 页

本篇论文共127页，点击这进入下载页面。

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