基于极化SAR图像的非监督分类算法研究

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第一章绪论

1.1研究背景及意义

1.2国内外研究概况及动态

1.2.1 SAR的研究进展与现状

1.2.2极化SAR的研究进展与现状

1.3本文的结构安排

第二章极化SAR基本理论

2.1引言

2.2电磁波的极化表征

2.2.1线极化

2.2.2椭圆极化

2.2.3球坐标系

2.3 STOKES矢量

2.4波的部分极化

2.5散射过程与散射矩阵

2.5.1散射坐标系与极化基

2.5.2散射矩阵

2.5.3 Mueller矩阵

2.6天线的极化接收

2.7典型目标的散射矩阵

2.8常用极化SAR图像分类算法

2.8.1基于统计特性的多极化SAR图像监督分类

2.8.2基于神经网络和模糊分类的极化SAR图像分类

2.8.3基于极化分解的极化SAR图像分类

2.9本章小结

第三章极化SAR相干斑抑制研究

3.1引言

3.2相干斑分析

3.3相干斑抑制分析现状

3.3.1多视处理

3.3.2最大似然估计

3.3.3 MMSE方法

3.3.4 Gamma最大后验概率滤波

3.3.5小波变换法

3.4衡量相干斑抑制效果的指标

3.5极化LEE滤波

3.6自适应窗极化相干斑抑制研究

3.7实验结果及分析

3.8本章小结

第四章基于目标分解的极化SAR非监督分类算法研究

4.1引言

4.2目标分解

4.3 H/ALPHA/WISHART极化SAR非监督分类算法

4.4基于动态聚类的极化SAR非监督分类算法研究

4.5本章小结

第五章基于支持向量机的极化SAR非监督分类算法研究

5.1引言

5.2支持向量机

5.2.1最优分类面

5.2.2广义最优分类面

5.2.3高维空间中的最优分类面

5.2.4支持向量机

5.2.5多类问题

5.3基于支持向量机极化SAR监督分类方法研究

5.4基于目标分解和支持向量机的极化SAR非监督分类算法研究

5.4.1样本选择

5.4.2分类流程

5.4.3实验结果及分析

5.5基于四叉树分割和支持向量机的极化SAR非监督分类研究

5.5.1四叉树分割

5.5.2样本选择

5.5.3分类流程

5.5.4实验结果及分析

5.6本章小结

第六章总结与展望

致谢

参考文献

攻读硕士期间取得的研究成果