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醉染图书高分辨率SAR图像海洋目标识别9787118124620
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章 绪论
1.1 SAR海洋监视技术发展现状
1.1.1 星载SAR系统发展状况
1.1.2 SAR海洋监视系统发展状况
1.2 SAR图像海洋目标识别关键技术
1.2.1 SAR图像相干斑抑制
1.2.2 SAR图像分割
1.. SAR图像港口检测
1.2.4 SAR图像船舶目标检测
1.2.5 SAR图像船舶目标分类
1.2.6 SAR图像船舶目标识别
1.3 本书内容及结构安排
第二章 SAR图像非局部均值相干斑抑制
2.1 非局部均值算法及其在SAR图像的应用
2.1.1 非局部均值算法原理
2.1.2 非局部均值算法在SAR图像中的应用
2.2 基于Zernike矩的快速PPB相干斑抑制
2.2.1 非迭代PPB算法
2.2.2 快速PPB算法设计
2.. 基于Zernike矩的图块相似计算
2.2.4 实验及结果分析
. 基于功率图的多极化SAR图像非局部均值滤波
..1 目标极化散特的表征
..2 算法原理及实现步骤
.. 实验及结果分析
2.4 多极化SAR图像贝叶斯非局部均值滤波
2.4.1 极化SAR贝叶斯非局部均值模型
2.4.2 快速算法设计实现
2.4.3 实验及结果分析
第三章 SAR图像自适应全变分去噪
3.1 变分去噪模型
3.1.1 变分法
3.1.2 加噪声去除模型
3.1.3 乘噪声去除模型
3.2 自适应全变分去噪模型
3.2.1 ROEWA算子
3.2.2 自适应全变分模型
3.. 模型自适应扩散能的理论分析
3.2.4 实验及结果分析
第四章 基于活动轮廓模型的SAR图像分割
4.1 曲线演化方程与水平集
4.1.1 曲线演化方程
4.1.2 水平集
4.2 几何活动轮廓模型
4.2.1 基于边缘信息的活动轮廓模型
4.2.2 基于区域信息的活动轮廓模型
4.3 基于局部离散度活动轮廓模型的强度非均匀图像分割
4.3.1 基于类内类间距离的离散度
4.3.2 基于局部离散度活动轮廓模型的图像分割
4.3.3 实验及结果分析
4.4 基于混合模型的多尺度水平集SAR图像水体分割
4.4.1 基于混合模型的水平集分割
4.4.2 多尺度水平集分割
4.4.3 实验及结果分析
第五章 高分辨率SAR图像港口目标检测
5.1 港口目标分析
5.1.1 港口目标知识
5.1.2 港口结构及微波散特
5.2 港口检测典型算法
5.2.1 突堤检测类方法
5.2.2 岸线封闭检验类方法
5.. 基于特征的粗、精两级港口检测法
5.3 利用先验约束的SAR图像港口检测与鉴别
5.3.1 基于封闭和多向扫描的港口检测
5.3.2 港口区域鉴别
5.3.3 算法流程
5.3.4 实验及结果分析
5.4 基于口门边界线的复杂场景SAR图像港口检测与鉴别
5.4.1 口门边界线检测与鉴别
5.4.2 算法流程
5.4.3 实验及结果分析
第六章 高分辨率SAR图像船舶目标检测
6.1 CFAR检测及海杂波统计建模
6.1.1 基于统计模型的CFAR检测
6.1.2 海杂波统计分布建模与参数估计
6.2 基于图像与快速迭代CFAR的SAR图像船舶目标检测
6.2.1 基于瑞利熵优化的SAR图像
6.2.2 基于积分图的快速迭代CFAR检测
6.. 实验及结果分析
6.3 多极化SAR图像船舶目标检测
6.3.1 极化Notch滤波原理
6.3.2 基于模型分解的Notch滤波全极化船舶检测
6.3.3 实验及结果分析
第七章 高分辨率SAR图像船舶目标分类
7.1 船舶特征分析
7.1.1 几何尺寸特征
7.1.2 几何形状特征
7.1.3 电磁散特征
7.2 基于迭代线回归MER的几何参数估计
7.2.1 外接矩形计算
7.2.2 船舶方位角及主轴的提取
7.. 船舶几何参数估计算法原理及流程
7.2.4 实验及结果分析
7.3 区域统计电磁散特征提取
7.3.1 局部RCS密度特征
7.3.2 纵向自相关特征
7.3.3 归一化强散脊线偏心距特征
7.4 基于几何特征与电磁散特征的SAR图像船舶目标分类
7.4.1 船舶目标分类算法原理与流程
7.4.2 实验及结果分析
第八章 高分辨率SAR图像船舶目标匹配识别
8.1 基于GRECO的船舶目标SAR图像
8.1.1 图形电磁计算基本理论
8.1.2 基于GRECO理论的RCS计算
8.1.3 基于回波的SAR图像
8.1.4 实验及结果分析
8.2 SAR图像匹配点特征提取
8.2.1 常用点特征提取算法
8.2.2 多尺度SAR-Harris算子
8.. 实验及结果分析
8.3 异源SAR图像匹配测度分析
8.3.1 常用相似测度
8.3.2 测度能对比
8.4 基于点特征匹配的SAR图像船舶目标识别方法
8.4.1 船舶匹配识别算法原理及流程
8.4.2 实验及结果分析
参考文献
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