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SAR图像舰船目标检测与鉴别技术研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-10页 | | ABSTRACT | 第10-11页 | | 第一章 绪论 | 第11-20页 | | ·研究背景及意义 | 第11-12页 | | ·SAR图像舰船目标检测的研究现状 | 第12-17页 | | ·国内外研究现状 | 第12-14页 | | ·典型的舰船目标检测系统 | 第14-16页 | | ·舰船目标检测的通用处理流程 | 第16-17页 | | ·论文结构安排 | 第17-20页 | | 第二章 SAR图像海杂波统计建模 | 第20-37页 | | ·海杂波统计特性分析 | 第20-21页 | | ·海杂波的幅度特性 | 第20-21页 | | ·海杂波的相关性 | 第21页 | | ·海杂波统计建模方法 | 第21-25页 | | ·统计建模的一般步骤 | 第22页 | | ·杂波统计模型的参数估计 | 第22-23页 | | ·拟合优度检验 | 第23-25页 | | ·经典海杂波统计模型 | 第25-29页 | | ·瑞利分布 | 第25-26页 | | ·对数正态分布和韦布尔分布 | 第26-27页 | | ·K分布 | 第27-28页 | | ·经典杂波统计模型的参数估计 | 第28-29页 | | ·基于G~0分布海杂波统计建模分析 | 第29-33页 | | ·G~0分布的推导 | 第29-32页 | | ·G~0分布的参数估计 | 第32-33页 | | ·实验结果与分析 | 第33-36页 | | ·小结 | 第36-37页 | | 第三章 基于G~0分布局部滑窗CFAR的舰船目标检测 | 第37-57页 | | ·影响舰船目标检测的因素 | 第37-38页 | | ·基于CFAR的舰船目标检测方法分析 | 第38-44页 | | ·CFAR基本原理 | 第38-39页 | | ·常用的CFAR检测器 | 第39-41页 | | ·基于经典统计模型的CFAR阂值推导 | 第41-44页 | | ·基于G~0分布局部滑窗CFAR的舰船目标检测方法 | 第44-49页 | | ·基于G~0分布CFAR的阂值推导 | 第44-45页 | | ·基于G~0分布经典局部滑窗CFAR方法分析 | 第45-46页 | | ·基于G~0分布局部滑窗CFAR的改进 | 第46-49页 | | ·实验结果与分析 | 第49-55页 | | ·小结 | 第55-57页 | | 第四章 基于特征选取的舰船目标鉴别 | 第57-75页 | | ·常用鉴别方法分析 | 第57-58页 | | ·基于特征选取的舰船目标鉴别方法 | 第58-65页 | | ·鉴别特征提取 | 第58-60页 | | ·基于自适应遗传算法的特征选择 | 第60-63页 | | ·基于SVM的分类方法 | 第63-64页 | | ·基于特征选取的舰船目标鉴别方案 | 第64-65页 | | ·实验结果与分析 | 第65-74页 | | ·特征提取结果与分析 | 第65-68页 | | ·特征选择结果与分析 | 第68-70页 | | ·分类结果与分析 | 第70-73页 | | ·整个鉴别处理的实验结果与分析 | 第73-74页 | | ·小结 | 第74-75页 | | 第五章 结束语 | 第75-77页 | | ·本文的主要工作 | 第75-76页 | | ·下一步工作展望 | 第76-77页 | | 致谢 | 第77-78页 | | 参考文献 | 第78-82页 | | 作者在学期间取得的学术成果 | 第82-83页 | | 附录A 目标部分鉴别特征 | 第83-84页 |
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论文编号BS2023305，这篇论文共84页
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