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SAR相干斑抑制及图像压缩的小波域方法

第一章 绪论第1-19页
   ·引言第11-13页
   ·SAR相干斑抑制算法回顾第13-14页
   ·图像压缩算法回顾第14-16页
   ·论文组织安排第16-18页
   ·本文所做的贡献第18-19页
第二章 SAR图像相干斑形成机理与传统抑制方法第19-35页
   ·合成孔径雷达的成像原理第19-22页
   ·相干斑的形成机理和统计特征第22-26页
     ·相干斑形成的原理第22-23页
     ·回波数据的统计特征第23-25页
     ·相干斑的统计特性第25-26页
   ·SAR相干斑抑制方法第26-34页
     ·概述第26-27页
     ·多视处理第27页
     ·空域局域自适应滤波第27-32页
       ·中值滤波第27页
       ·Lee滤波算法第27-29页
       ·Kuan滤波算法第29-31页
       ·Frost滤波器及增强滤波器第31-32页
     ·同态滤波第32-34页
   ·相干斑抑制的评估标准第34-35页
第三章 SAR图像统计特征与传统图像压缩方法第35-53页
   ·合成孔径雷达图像的统计特征第35-36页
   ·SAR图像压缩的率失真特性第36-42页
     ·SAR图像的信息熵第36-37页
     ·SAR图像的无损压缩极限第37-39页
     ·SAR图像压缩的率失真函数第39-41页
     ·图像变换编码的信息熵变化第41-42页
   ·传统图像压缩原理第42-51页
     ·概述第42-44页
     ·二维离散余弦变换编码第44-46页
       ·离散余弦变换(DCT)第44页
       ·利用DCT变换进行图像压缩第44-46页
       ·DCT变换的优缺点第46页
     ·量化编码第46-48页
       ·最佳量化器第47页
       ·均匀量化第47-48页
       ·自适应量化器第48页
     ·熵编码第48-51页
       ·Huffman编码第49-50页
       ·算术编码第50-51页
   ·图像压缩的评估标准第51-53页
第四章 SAR相干斑抑制的小波域方法第53-70页
   ·小波变换理论第53-61页
     ·小波分析基础第53-55页
     ·多尺度分析以及MALLAT算法第55-57页
     ·二维图像的小波变换第57-60页
       ·二维小波变换第57-59页
       ·二维图像小波变换后系数的分布特点第59-60页
     ·小波分析与傅立叶分析的比较第60-61页
   ·小波软阀值去相干斑噪声第61-64页
     ·噪声信号的小波分析第61-62页
     ·SAR图像小波域软阀值去相干斑噪声第62-64页
     ·具体算法第64页
   ·结合中值滤波的小波域SAR相干斑去噪声第64-66页
   ·仿真结果第66-68页
   ·本章小结第68-70页
第五章 小波域的SAR图像网格编码量化第70-91页
   ·四叉树分类第70-74页
     ·零树分类第70-71页
     ·四叉树分类第71-72页
     ·四叉树分类算法第72-74页
   ·网格编码量化第74-81页
     ·网格编码调制第74-75页
     ·卷积编码与维特比(Viterbi)译码第75-77页
     ·网格编码量化第77-81页
       ·网格编码量化第77-79页
       ·码书划分和量化描述第79-80页
       ·网格编码量化性能分析第80-81页
   ·基于网格编码量化的小波域SAR图像压缩第81-83页
     ·算法原理第81-82页
     ·算法实现框图第82-83页
   ·仿真结果第83-89页
   ·本章小结第89-91页
第六章 结合相干斑抑制的小波域SAR图像压缩方法第91-101页
   ·算法引论第91-92页
   ·算法原理第92-94页
   ·算法实现框图第94-95页
   ·仿真结果第95-99页
   ·本章小结第99-101页
第七章 全文总结第101-103页
参考文献第103-109页
致谢第109-110页
个人简历第110页
在学期间的主要工作第110页

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