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內容簡介： 本书论述SAR图像处理与检测的基本原理、方法和应用，内容包括字典学习、多尺度几何分析、信息几何、深度学习等框架，提供了大量算法和编程实例，以原理—算法—程序的形式，使读者在学习和阅读的过程中更加容易理解和接收知识点。本书侧重介绍以特征表示为基础的相干斑抑制与目标检测算法，以时间发展为主线，展示了在相关领域内若干关键技术的研究历程，从数理、算法、编程实现的角度，体现了从实践中来到实践中去的工程科学特性。本书可作为高等院校本科生和研究生的教材或教学参考书，亦可供有关教师、研究人员阅读。 關於作者： 杨萌，杭州电子科技大学，副教授。 目錄： 目录 第1章 绪论1 1.1　背景与意义1 1.2　基本定义与问题描述2 1.2.1　SAR图像相干斑抑制2 1.2.2　SAR图像目标检测3 1.3　小结4 习题5 第2章 SAR图像滤波的字典学习算法6 2.1　K-SVD算法6 2.1.1　基于聚类算法的向量量化原理6 2.1.2　K-SVD算法原理9 2.1.3　SAR图像相干斑抑制的K-SVD算法18 2.1.4　实验结果及分析23 2.2　K-LLD算法24 2.2.1　Steering核回归24 2.2.2　K-LLD算法原理26 2.2.3　SAR图像相干斑抑制的K-LLD算法38 2.2.4　实验结果及分析38 2.3　K-OLS算法39 2.3.1　OLS原理39 2.3.2　K-OLS算法原理43 2.3.3　SAR图像相干斑抑制的K-OLS算法46 2.3.4　实验结果及分析48 2.4　小结54 习题55 第3章 SAR图像滤波的多尺度几何分析算法56 3.1　SAR图像相干斑抑制的小波域算法56 3.1.1　小波域贝叶斯相干斑抑制算法57 3.1.2　小波域各向异性扩散相干斑抑制算法60 3.2　SAR图像相干斑抑制的剪切波域算法66 3.2.1　剪切波原理67 3.2.2　剪切波域硬阈值相干斑抑制算法81 3.3　SAR图像相干斑抑制的稀疏优化算法86 3.3.1　稀疏优化模型86 3.3.2　模型求解方法87 3.3.3　实验结果及分析90 3.4　小结92 习题92 第4章 SAR图像目标检测的黎曼几何算法93 4.1　统计流形及其几何结构93 4.1.1　费希尔信息度量93 4.1.2　高斯统计流形94 4.1.3　威布尔统计流形95 4.2　SAR图像目标检测算法96 4.3　实验结果及分析102 4.3.1　实验结果102 4.3.2　实验分析104 4.4　小结108 习题108 第5章 SAR图像目标检测的芬斯勒几何算法109 5.1　芬斯勒流形结构109 5.1.1　芬斯勒度量张量109 5.1.2　LogGamma流形110 5.2　SAR图像目标检测算法111 5.3　实验结果及分析118 5.3.1　实验结果118 5.3.2　实验分析121 5.4　小结122 习题122 第6章 SAR图像目标检测的YOLO算法123 6.1　卷积神经网络基本理论123 6.1.1　人工神经网络123 6.1.2　卷积神经网络125 6.1.3　激活函数及其导数128 6.1.4　池化操作133 6.1.5　前向传播与反向传播134 6.2　YOLO4模型139 6.2.1　YOLO4模型的主干网络139 6.2.2　YOLO4模型的检测颈143 6.2.3　YOLO4模型的检测头148 6.2.4　YOLO4模型的训练149 6.3　实验结果及分析158 6.3.1　CAESAR-Radi数据集158 6.3.2　评价指标158 6.3.3　实验分析160 6.4　小结162 习题163 参考文献164

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