基于稀疏表示和深度学习的极化SAR图像分类

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第一章 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 极化SAR理论

1.3 极化SAR图像分类算法研究现状

1.4 本文的贡献和内容安排

第二章 基于多层投影字典对学习的极化SAR图像分类

2.2 投影字典对学习算法

2.3 基于多层投影字典对学习的极化SAR图像分类

2.4 实验与结果分析

2.5 小结

第三章 基于半耦合投影字典对学习和稀疏自编码器的极化SAR图像分类

3.2 半耦合字典学习算法

3.3 基于半耦合投影字典对学习和稀疏自编码器的极化SAR图的框架

3.4 实验与结果分析

3.5 小结

第四章 基于非线性投影字典对学习的极化SAR图像分类

4.2 基于非线性投影字典对学习的极化SAR图像分类

4.3 实验与结果分析

4.4 小结

第五章 基于深度全卷积网络的极化SAR图像分类

5.2 全卷积神经网络

5.3 基于深度全卷积网络的极化SAR图像分类

5.4 实验与结果分析

5.5 小结

第六章 基于对抗重构分类网络的极化SAR图像分类

6.3 基于对抗重构分类网络的极化SAR图像分类

6.4 实验与结果分析

6.5 小结

第七章 总结与展望

7.1 论文工作总结

7.2 工作展望

参考文献

致谢

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