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第1章 绪论1

1.1 研究背景及意义1

1.2 国内外研究现状及趋势4

1.2.1 PolSAR影像分类技术4

1.2.2 SAR影像变化检测5

1.3 研究目标以及研究思路7

1.4 本专著的内容纲要以及结构安排9

第2章 MRF基本原理11

2.1 马尔可夫随机场的基本概念11

2.2 常用MRF模型12

2.2.1 Ising模型12

2.2.2 Potts模型12

2.2.3 MLL模型13

2.2.4 四叉树模型13

2.3 常见的参数估计算法14

2.3.1 最大似然估计14

2.3.2 最大伪似然算法14

2.3.3 均场近似算法15

2.3.4 最小二乘法15

2.3.5 动态蒙特卡罗方法16

2.3.6 基于遗传算法的参数估计17

2.3.7 期望最大算法18

第3章 SAR成像机理20

3.1 雷达方程20

3.2 合成孔径及方位向压缩21

3.3 SAR图像特性23

3.3.1 几何形变23

3.3.2 表面散射24

3.3.3 相干斑噪声25

3.4 雷达极化26

3.4.1 极化特征26

3.4.2 极化目标分解27

3.5 SAR工作模式29

3.6 超高分辨率SAR30

3.7 本章小结31

第4章 MRF框架下的PolSAR影像分类算法32

4.1 沿革32

4.2 MRF框架下基于特征值分解的PolSAR影像分类方法33

4.2.1 极化目标分解33

4.2.2 MRF模型36

4.2.3 H/α/AWMRF分类方法37

4.2.4 实验与分析38

4.3 MRF框架下基于Freeman分解的PolSAR影像分类方法41

4.3.1 Freeman分解41

4.3.2 聚合的层次聚类42

4.3.3 算法分类流程42

4.3.4 实验与分析42

4.4 基于像素级分层MRF模型分类方法45

4.4.1 分层MRF模型45

4.4.2 算法流程45

4.4.3 实验结果与分析46

4.5 基于区域级MRF框架下基于区域级的PolSAR影像分类算法49

4.5.1 均值漂移算法以及区域增长49

4.5.2 MRF框架下区域合并准则51

4.5.3 实验结果与分析53

4.6 本章小结59

第5章 MRF框架下SAR影像变化检测60

5.1 SAR影像变化检测60

5.1.1 SAR影像变化检测基本流程60

5.1.2 贝叶斯决策与期望最大化（EM）61

5.1.3 双阈值的EM算法62

5.1.4 实验结果及分析63

5.2 光学影像与SAR影像变化检测65

5.2.1 建筑物几何物理散射模型65

5.2.2 SAR图像模拟仿真66

5.2.3 相似性度量因子67

5.2.4 变化检测流程69

5.2.5 建筑物参数提取70

5.2.6 实验结果及分析70

5.3 本章小节74

第6章 总结与展望75

6.1 本专著工作总结75

6.2 进一步研究工作及展望76

参考文献77