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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于多尺度FCN-CRF和强化学习的高分辨SAR图像语义分割
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基于多尺度FCN-CRF和强化学习的高分辨SAR图像语义分割
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第12-13页
缩略语对照表第13-17页
第一章 绪论第17-25页
    1.1 研究工作的背景和意义第17-19页
    1.2 国内外研究现状第19-23页
        1.2.1 图像语义分割现状第19-20页
        1.2.2 SAR图像语义分割现状第20-23页
    1.3 本文的主要研究内容及结构安排第23-25页
第二章 SAR图像成像理论和SAR图像分割技术第25-33页
    2.1 SAR成像原理第25-27页
    2.2 SAR图像特点第27-30页
        2.2.1 SAR图像的几何特性第28-29页
        2.2.2 SAR图像的统计分布特性第29-30页
    2.3 经典SAR图像语义分割算法第30-31页
    2.4 本章小结第31-33页
第三章 基于FCN-CRF的高分辨SAR图像语义分割第33-67页
    3.1 全卷积神经网络第33-37页
        3.1.1 局部连接和权值共享第33-34页
        3.1.2 卷积与池化第34-35页
        3.1.3 反卷积操作第35-37页
    3.2 基于全连接的条件随机场第37-45页
        3.2.1 概率图模型与马尔可夫随机理论第38-40页
        3.2.2 条件随机场基础第40页
        3.2.3 CRF定义第40-43页
        3.2.4 CRF的求解第43-45页
    3.3 主要算法介绍第45-48页
        3.3.1 算法实现流程示意图第45-46页
        3.3.2 具体算法步骤第46-48页
    3.4 实验结果及其分析第48-64页
        3.4.1 实验数据集第48-52页
        3.4.2 实验参数设置第52-53页
        3.4.3 实验结果图第53-63页
        3.4.4 具体算法分析第63-64页
    3.5 本章小结第64-67页
第四章 基于多尺度FCN-CRF的高分辨SAR图像语义分割第67-85页
    4.1 轮廓波第67-68页
    4.2 非下采样轮廓波变换第68-72页
        4.2.2 非下采样金字塔分解第69-70页
        4.2.3 非下采样方向滤波器组第70-71页
        4.2.4 非下采样Contourlet变换的应用第71-72页
    4.3 主要算法实现第72-75页
        4.3.1 算法实现流程示意图第72-73页
        4.3.2 具体算法步骤第73-75页
    4.4 实验结果及其分析第75-84页
        4.4.1 实验结果图第75-83页
        4.4.2 具体算法分析第83-84页
    4.5 本章小结第84-85页
第五章 基于多尺度FCN-CRF网络和强化学习的高分辨SAR图像语义分割第85-111页
    5.1 深度强化学习第85-88页
        5.1.1 强化学习基本概念第85-86页
        5.1.2 马尔科夫决策与强化学习第86-87页
        5.1.3 强化深度学习第87-88页
    5.2 SAR图像语义分割动态调优策略第88-93页
        5.2.1 问题引入与解决思路第88-90页
        5.2.2 DeepQNetwork第90-91页
        5.2.3 权重系数优化策略第91-92页
        5.2.4 阈值优化策略第92页
        5.2.5 区域填补策略第92-93页
    5.3 主要算法实现第93-100页
        5.3.1 算法整体框架第93-94页
        5.3.2 算法流程示意图第94-96页
        5.3.3 基于经验回放的DeepQNetwork第96-97页
        5.3.4 权重系数与阈值优化算法第97-99页
        5.3.5 区域填补算法第99-100页
    5.4 实验结果及其分析第100-109页
        5.4.1 实验结果图第100-108页
        5.4.2 具体算法分析第108-109页
    5.5 本章小结第109-111页
第六章 总结与展望第111-113页
    6.1 主要工作及创新点第111-112页
    6.2 未来研究展望第112-113页
参考文献第113-119页
致谢第119-121页
作者简介第121-122页

 
 
论文编号BS4157525,这篇论文共122
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