| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第12-14页 |
| ·算法的发展及现状 | 第12-13页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第13-14页 |
| ·算法管理及最优算法选择模型 | 第14-15页 |
| ·SAR 的发展及 SAR 图像纹斑抑制现状 | 第15-18页 |
| ·SAR 的发展概况和应用 | 第15-16页 |
| ·SAR 图像纹斑噪声抑制的研究现状 | 第16-18页 |
| ·研究目的、研究内容及创新点 | 第18页 |
| ·本文结构 | 第18-20页 |
| 第二章 基于数据库的算法管理及最优算法选择模型 | 第20-33页 |
| ·算法管理及最优算法选择模型简介 | 第20-21页 |
| ·数据管理技术 | 第21-27页 |
| ·数据库系统 | 第22-24页 |
| ·数据模型 | 第24-27页 |
| ·基于数据库的算法管理及最优算法选择模型 | 第27-29页 |
| ·应用与模型整合 | 第29-32页 |
| ·局部策略 | 第30页 |
| ·全局策略 | 第30-31页 |
| ·混合策略 | 第31页 |
| ·策略的选取 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 SAR 图像及纹斑噪声简介 | 第33-45页 |
| ·SAR 成像简介 | 第33-35页 |
| ·SAR 图像纹斑噪声形成原理 | 第35-36页 |
| ·衰落简介 | 第35-36页 |
| ·SAR 图像纹斑噪声形成原理 | 第36页 |
| ·数据纹斑噪声—场景模型 | 第36-40页 |
| ·SAR 图像纹斑噪声模型 | 第36-38页 |
| ·场景模型 | 第38-39页 |
| ·数据纹斑噪声—场景模型 | 第39-40页 |
| ·SAR 图像局域特征 | 第40-43页 |
| ·均匀区域的特征 | 第40-41页 |
| ·结构特征（强散射体） | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 经典 SAR 图像纹斑抑制算法介绍 | 第45-64页 |
| ·基于空间域的非统计模型滤波算法 | 第46-47页 |
| ·均值滤波器 | 第46页 |
| ·中值滤波器 | 第46-47页 |
| ·基于空间域的局域统计模型算法 | 第47-57页 |
| ·局部平稳区域的平稳乘积纹斑噪声模型（SMSM）滤波器 | 第48-51页 |
| ·局部平稳区域的非平稳乘积纹斑噪声模型（NSMSM）滤波器 | 第51-54页 |
| ·局部非平稳区域的纹斑噪声滤波 | 第54页 |
| ·最优参数估计方法 | 第54-55页 |
| ·基于局域统计特性的滤波器的改进 | 第55-57页 |
| ·变换域滤波算法—基于小波的 SAR 图像纹斑抑制算法 | 第57-59页 |
| ·小波变换抑制纹斑噪声理论基础 | 第57-58页 |
| ·基于小波变换的纹斑抑制算法 | 第58-59页 |
| ·几种常见算法的比较 | 第59-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 系统设计与实现 | 第64-80页 |
| ·系统软件架构选择及实现流程 | 第64-66页 |
| ·数据库管理系统的选取 | 第66-69页 |
| ·MySQL 简介 | 第67-69页 |
| ·数据库模式的设计 | 第69-74页 |
| ·数据的数据库描述 | 第69-71页 |
| ·算法的数据库描述 | 第71-72页 |
| ·算法调用记录的数据库描述 | 第72-73页 |
| ·辅助记录处理请求的数据库描述 | 第73-74页 |
| ·数据的搜索与匹配 | 第74-77页 |
| ·语义相似度计算 | 第76页 |
| ·底层特征相似度计算 | 第76-77页 |
| ·最优算法的选取 | 第77-78页 |
| ·其它问题及解决思路 | 第78-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 第六章 实验结果 | 第80-85页 |
| ·系统展示 | 第80-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 第七章 总结与展望 | 第85-87页 |
| ·全文总结 | 第85页 |
| ·研究展望 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第93-96页 |
| 附录 | 第96页 |
