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SAR图像目标鉴别和识别方法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第5-7页 | | ABSTRACT | 第7-9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17-35页 | | 1.1 研究背景和意义 | 第17-18页 | | 1.2 SAR ATR研究现状和相关技术 | 第18-30页 | | 1.2.1 SAR ATR国内外研究现状 | 第18-21页 | | 1.2.2 SAR ATR研究的相关技术 | 第21-30页 | | 1.3 SAR ATR中目标鉴别和识别的关键问题 | 第30-31页 | | 1.4 论文主要研究内容和章节安排 | 第31-35页 | | 第二章 典型的SAR目标鉴别和识别特征介绍 | 第35-49页 | | 2.1 引言 | 第35页 | | 2.2 典型的SAR目标鉴别特征 | 第35-42页 | | 2.2.1 老林肯特征 | 第36-38页 | | 2.2.2 新林肯特征 | 第38-40页 | | 2.2.3 Gao特征 | 第40-41页 | | 2.2.4 Bhanu特征 | 第41-42页 | | 2.3 典型的SAR目标识别特征 | 第42-47页 | | 2.3.1 几何特征—区域特征 | 第42-44页 | | 2.3.2 数学特征—矩特征 | 第44-46页 | | 2.3.3 电磁特征 | 第46-47页 | | 2.4 本章小结 | 第47-49页 | | 第三章 基于散射中心特征和K中心一类分类器的SAR目标鉴别 | 第49-69页 | | 3.1 引言 | 第49-50页 | | 3.2 所提SAR目标鉴别方法的框架 | 第50-51页 | | 3.3 特征提取 | 第51-55页 | | 3.3.1 散射中心模型 | 第51页 | | 3.3.2 散射中心特征提取 | 第51-54页 | | 3.3.3 散射中心特征的预处理 | 第54-55页 | | 3.4 基于HD距离改进的K中心一类分类器 | 第55-58页 | | 3.4.1 HD距离 | 第55-56页 | | 3.4.2 改进的K中心一类分类器 | 第56-58页 | | 3.5 实验结果 | 第58-66页 | | 3.5.1 实验数据介绍 | 第58-59页 | | 3.5.2 特征可分性分析 | 第59-62页 | | 3.5.3 参数分析 | 第62-63页 | | 3.5.4 算法分析 | 第63-65页 | | 3.5.5 鉴别结果和分析 | 第65-66页 | | 3.6 本章小结 | 第66-69页 | | 第四章 基于属性散射中心模型和判别字典学习的SAR目标识别 | 第69-93页 | | 4.1 引言 | 第69-71页 | | 4.2 所提SAR目标识别方法框架 | 第71-72页 | | 4.3 基于ASCM模型的低层局部特征提取 | 第72-76页 | | 4.3.1 ASCM模型 | 第73-74页 | | 4.3.2 基于GA的ASCM参数选择 | 第74-76页 | | 4.4 LcLcDDL判别字典学习法 | 第76-81页 | | 4.4.1 LC-KSVD字典学习法 | 第76-77页 | | 4.4.2 LLC编码法 | 第77-78页 | | 4.4.3 LcLcDDL字典学习法 | 第78-81页 | | 4.5 实验结果 | 第81-92页 | | 4.5.1 实验数据介绍和SPM参数说明 | 第81-82页 | | 4.5.2 低层特征的有效性分析 | 第82-84页 | | 4.5.3 LcLcDDL的有效性分析 | 第84-85页 | | 4.5.4 算法分析 | 第85-88页 | | 4.5.5 识别结果和分析 | 第88-92页 | | 4.6 本章小结 | 第92-93页 | | 第五章 基于LBP-Haar-like特征的SAR目标识别 | 第93-111页 | | 5.1 引言 | 第93-94页 | | 5.2 LHL特征提取 | 第94-102页 | | 5.2.1 HL特征简介 | 第94-96页 | | 5.2.2 图像的纹理特征 | 第96-100页 | | 5.2.3 LHL特征提取 | 第100-102页 | | 5.3 随机森林分类器 | 第102-103页 | | 5.4 实验结果 | 第103-108页 | | 5.4.1 实验数据说明 | 第103页 | | 5.4.2 特征可分性分析 | 第103-104页 | | 5.4.3 识别结果和分析 | 第104-108页 | | 5.5 本章小结 | 第108-111页 | | 第六章 工作总结与展望 | 第111-115页 | | 6.1 工作总结 | 第111-112页 | | 6.2 工作展望 | 第112-115页 | | 参考文献 | 第115-135页 | | 致谢 | 第135-137页 | | 作者简介 | 第137-139页 |
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论文编号BS4415491，这篇论文共139页
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