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極化SAR圖像目標檢測與分類 版權信息
- ISBN：9787118129885
- 條形碼：9787118129885 ; 978-7-118-12988-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
極化SAR圖像目標檢測與分類 內容簡介
本書專注于極化SAR圖像分類、目標檢測與識別應用研究，在極化SAR測量基本知識方面，介紹了極化雷達測量的描述算子、目標極化物理散射特性分析方法以及典型目標分解算法；在目標檢測方面，介紹了單通道和多通道SAR艦船檢測方法；在圖像分割與目標分類中，介紹了基于混合模型的圖像分類、超像素圖像分割和城市區域分類、艦船分類等研究成果。
極化SAR圖像目標檢測與分類 目錄
第1章 緒論
1．1 極化SAR成像系統
1．2 極化SAR目標分解
1．3 地物分類與圖像分割
1．4 目標檢測與目標識別
1．4．1 目標檢測
1．4．2 目標識別
1．5 本書安排
參考文獻
第2章 極化雷達的基本理論
2．1 引言
2．2 散射波的極化
2．2．1 極化橢圓
2．2．2 極化基的變換
2．2．3 極化波的描述算子
2．2．4 波的極化維度
2．3 目標的極化測量
2．3．1 散射矩陣
2．3．2 散射矩陣和極化基變換
2．3．3 極化signature
2．3．4 目標的極化描述算子
2．3．5 目標散射矩陣的旋轉
2．3．6 目標的極化維度
2．4 小結
參考文獻
第3章 目標分解與極化特征提取
3．1 Huynen非相干分解及特征參數提取
3．1．1 Huynen目標特征參數
3．1．2 Huynen分解
3．1．3 楊分解
3．1．4 游分解方法
3．2 Krogager分解與Cameron分解
3．2．1 Krogager分解
3．2．2 Cameron分解
3．3 幾種典型的分解方法
3．3．1 Freeman三成分分解
3．3．2 Yamaguchi四成分分解
3．3．3 穩定三成分分解
3．3．4 Cloude-Pottier分解
3．4 目標相似性參數
3．4．1 單視數據的相似性參數
3．4．2 多視數據的相似性參數
3．5 基于去定向共極化比的目標分解
3．6 小結
參考文獻
……
第4章 極化SAR雜波建模
第5章 基于恒虛警檢測器的艦船檢測方法
第6章 基于變分貝葉斯推斷的艦船檢測方法
第7章 基于MSHOG特征與任務驅動字典學習的艦船分類
第8章 卷積神經網絡基礎知識
第9章 基于卷積神經網絡的極化SAR艦船檢測
第10章 基于卷積神經網絡的極化SAR城市區域地物分類
第11章 基于混合模型及MRF的極化SAR地物分類
第12章 基于SLIC的極化SAR圖像超像素分割
1．1 極化SAR成像系統
1．2 極化SAR目標分解
1．3 地物分類與圖像分割
1．4 目標檢測與目標識別
1．4．1 目標檢測
1．4．2 目標識別
1．5 本書安排
參考文獻
第2章 極化雷達的基本理論
2．1 引言
2．2 散射波的極化
2．2．1 極化橢圓
2．2．2 極化基的變換
2．2．3 極化波的描述算子
2．2．4 波的極化維度
2．3 目標的極化測量
2．3．1 散射矩陣
2．3．2 散射矩陣和極化基變換
2．3．3 極化signature
2．3．4 目標的極化描述算子
2．3．5 目標散射矩陣的旋轉
2．3．6 目標的極化維度
2．4 小結
參考文獻
第3章 目標分解與極化特征提取
3．1 Huynen非相干分解及特征參數提取
3．1．1 Huynen目標特征參數
3．1．2 Huynen分解
3．1．3 楊分解
3．1．4 游分解方法
3．2 Krogager分解與Cameron分解
3．2．1 Krogager分解
3．2．2 Cameron分解
3．3 幾種典型的分解方法
3．3．1 Freeman三成分分解
3．3．2 Yamaguchi四成分分解
3．3．3 穩定三成分分解
3．3．4 Cloude-Pottier分解
3．4 目標相似性參數
3．4．1 單視數據的相似性參數
3．4．2 多視數據的相似性參數
3．5 基于去定向共極化比的目標分解
3．6 小結
參考文獻
……
第4章 極化SAR雜波建模
第5章 基于恒虛警檢測器的艦船檢測方法
第6章 基于變分貝葉斯推斷的艦船檢測方法
第7章 基于MSHOG特征與任務驅動字典學習的艦船分類
第8章 卷積神經網絡基礎知識
第9章 基于卷積神經網絡的極化SAR艦船檢測
第10章 基于卷積神經網絡的極化SAR城市區域地物分類
第11章 基于混合模型及MRF的極化SAR地物分類
第12章 基于SLIC的極化SAR圖像超像素分割
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極化SAR圖像目標檢測與分類 作者簡介
殷君君，清華大學副教授。主要從事極化合成孔徑雷達(SAR)、緊縮極化SAR成像的目標分類和識別應用基礎理論和關鍵技術研究工作。主持和參與 自然科學基金面上重點項目、 基礎加強等 科研項目若干項。在目標檢測和識別方面發表論文五十余篇。主要代表作：《極化雷達理論與遙感應用》等。
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