文件名称：合成孔径雷达图像理解与应用pdf电子档
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更新时间：2021-09-18 04:49:12
合成孔径雷达 雷达成像 SAR成像
第1章 绪论 1.1 合成孔径雷达概况 1.2 发展历程 1.2.1 国外SAR发展历程 1.2.2 我国SAR发展历程 1.3 发展趋势 1.4 主要应用 1.4.1 军事领域 1.4.2 民用领域 1.5 内容安排 第2章 合成孔径雷达 2.1 概述 2.2 SAR成像基本原理 2.2.1 距离向分辨率与脉冲压缩技术 2.2.2 方位向分辨率与合成孔径原理 2.2.3 点目标信号回波模型 2.2.4 SAR成像处理与算法 2.3 SAR成像的几何特性 2.3.1 斜距图像的比例失真 2.3.2 透视收缩与顶底位移 2.3.3 雷达阴影 2.3.4 雷达视差与立体观察 第3章 雷达目标电磁散射计算 3.1 概述 3.1.1 电磁散射基本计算方法 3.1.2 严格的经典解法 3.1.3 近似求解方法 3.2 等效电磁流计算 3.2.1 等效电磁流奇异性的消除 3.2.2 等效电磁流的分析与计算 3.3 多次散射的计算 3.3.1 几何/物理光学混合算法 3.3.2 存在多重散射的条件和遮挡关系的判断 3.3.3 几何光学/等效电磁流混合算法 3.3.4 GO/PO混合方法的应用 3.4 腔体结构电磁散射RCS计算 3.4.1 复射线近轴近似电磁散射算法 3.4.2 计算实例 3.5复杂目标电磁散射的计算 3.5.1 复杂目标几何建模 3.5.2 复杂目标电磁散射混合计算 第4章 合成孔径雷达图像特征分析 4.1 概述 4.2 SAR图像辐射特征 4.2.1 SAR图像回波强度的概率分布 4.2.2 辐射分辨率 4.3 SAR图像噪声特征 4.4 SAR图像目标几何特征 4.4.1 点目标 4.4.2 线目标 4.4.3 面目标 4.5 SAR图像灰度统计特征 4.5.1 幅度特征 4.5.2 直方图特征 4.5.3 统计特征 4.6 SAR图像纹理特征 4.6.1 方向差分特征 4.6.2 灰度共现特征 4.6.3 小波纹理能量特征 第5章 合成孔径雷达图像分割 5.1 概述 5.2 阈值分割法 5.2.1 基于遗传算法的二维最大熵阈值分割法 5.2.2 二维模糊熵阈值分割法 5.2.3 双阈值分割算法 5.3 基于马尔可夫随机场模型的分割法 5.3.1 吉布斯MEF分割模型 5.3.2 吉布斯MRF分割算法 5.3.3 多尺度MRF图像分割 5.4 基于多尺度几何分析的分割法 5.4.1 基于Contourlet变换的SAR图像分割 5.4.2 基于Wedgelet变换的SAR图像分割 5.5 分割评价方法 5.5.1 分割质量评价 5.5.2 适用情况分析 第6章 合成孔径雷达图像目标分类 6.1 概述 6.1.1 分类流程 6.1.2 评价标准 6.2 概率密度函数估计 6.2.1 单-密度函数 6.2.2 混合密度函数 6.2.3 有限混合密度函数的逼近能力 6.3 参数估计 6.3.1 极大似然估计 6.3.2 EM算法 6.4 最小距离分类法 6.5 最大后验概率分类法 6.6 支持向量机分类法 6.6.1 支持向量机原理 6.6.2 支持向量机分类法 6.7 隐马尔可夫优化分类法 6.7.1 HMM原理 6.7.2 HMOC模型 第7章 合成孔径雷达图像目标识别 7.1 概述 7.1.1 识别方法 7.1.2 自动目标识别系统 7.2 基于电磁特性的目标识别 7.3 典型目标识别 7.3.1 道路识别 7.3.2 机场识别 7.3.3 MSTAR坦克识别 第8章 合成孔径雷达图像融合 8.1 概述 8.1.1 图像融合概念 8.1.2 融合效果评价 8.2 SAR图像与可见光图像融合 8.2.1 提升小波变换 8.2.2 基于提升小波变换区域统计特性的融合算法 8.3 SAR图像与多光谱图像融合 8.3.1 主成分分析方法 8.3.2 基于主成分分析的SAR与多光谱图像融合 8.4 多波段SAR图像融合 8.4.1 基于a trous算法方向滤波器组的多波段SAR图像灰度融合 8.4.2 多波段SAR图像伪彩色融合 第9章 合成孔径雷达图像压缩 9.1 概述 9.1.1 第一代和第二代压缩技术 9.1.2 多尺度方向分析技术 9.2 SAR图像压缩中的典型特征 9.2.1 纹理特征 9.2.2 变换域系数统计特征 9.3 SAR图像Non-SWMDA压缩方法 9.3.1 不可分离小波的提升实现 9.3.2 基于块分割的二叉树编码方案设计 9.4 SAR图像压缩效果评价 9.4.1 保真度准则 9.4.2 特征衡量标准
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