无源毫米波图像的自适应去噪与稀疏重建算法研究

摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章 绪论	第9-15页
·研究背景	第9-10页
·图像的稀疏表示研究动态	第10-14页
·本论文章节结构	第14-15页
第二章 无源毫米波成像原理及稀疏表示理论	第15-24页
·无源毫米波成像原理	第15-18页
·毫米波辐射特性	第15-16页
·辐射计探测原理	第16-18页
·图像的稀疏表示理论	第18-22页
·图像的稀疏表示模型	第18-20页
·稀疏分解算法	第20-22页
·图像质量评价方法	第22-23页
·本章小结	第23-24页
第三章 基于自适应冲激噪声检测的毫米波图像增强	第24-42页
·基于中值滤波的毫米波图像增强	第24-26页
·基于中值滤波的冲激噪声检测	第26-32页
·毫米波图像冲激噪声特性	第26-27页
·基于中值滤波的冲激噪声检测算法设计	第27-28页
·检测算法仿真实验	第28-32页
·基于差分检测的去冲激噪声算法	第32-40页
·基于数字图像差分的冲激噪声检测	第32-33页
·基于归一化差分的冲激噪声检测算法设计	第33-35页
·检测算法仿真实验	第35-40页
·本章小结	第40-42页
第四章 基于稀疏表示的无源毫米波图像重建	第42-58页
·毫米波图像自适应稀疏表示	第42-52页
·基于图像块的稀疏表示模型	第42-43页
·基于图像块的自适应冗余字典生成算法	第43-45页
·毫米波图像自适应稀疏去噪算法研究	第45-46页
·仿真实验	第46-52页
·基于毫米波图像稀疏的图像重建	第52-56页
·毫米波无源成像数学模型	第52-53页
·基于毫米波图像稀疏先验的图像重建算法设计	第53-55页
·实验仿真	第55-56页
·本章小结	第56-58页
第五章 结束语	第58-60页
·主要研究结论	第58-59页
·需进一步开展的工作	第59-60页
致谢	第60-61页
参考文献	第61-64页
攻硕期间取得的研究成果	第64-65页