| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 SAR图像降斑研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 主要研究内容和结构 | 第11-14页 |
| 2 基于结构性稀疏优化的SAR图像降斑基础 | 第14-22页 |
| 2.1 图像稀疏优化理论基础 | 第14-15页 |
| 2.2 相干斑噪声的原理及模型 | 第15-17页 |
| 2.3 SAR图像降斑评价指标 | 第17-18页 |
| 2.3.1 峰值信噪比PSNR | 第17页 |
| 2.3.2 等效视数ENL | 第17-18页 |
| 2.3.3 边缘保持系数EPI | 第18页 |
| 2.4 经典SAR图像降斑方法简介 | 第18-20页 |
| 2.4.1 基于块概率的降斑方法PPB | 第18-19页 |
| 2.4.2 3D图像块匹配SAR图像降斑方法SAR-BM3D | 第19-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-22页 |
| 3 基于图像块排序联合稀疏表示的SAR图像降斑 | 第22-36页 |
| 3.1 基于结构组的3D变换域稀疏表示 | 第22-23页 |
| 3.2 图像块排序结构组联合稀疏模型 | 第23-27页 |
| 3.2.1 图像块排序 | 第24页 |
| 3.2.2 稀疏系数的非局部估计 | 第24-25页 |
| 3.2.3 图像块相似度的计算 | 第25-26页 |
| 3.2.4 正则化参数的确定 | 第26-27页 |
| 3.3 模型的求解 | 第27-29页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第29-35页 |
| 3.4.1 模拟SAR图像结果 | 第29-31页 |
| 3.4.2 实测SAR图像结果 | 第31-34页 |
| 3.4.3 细节分析 | 第34-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 基于非凸加权范数约束的SAR图像降斑 | 第36-50页 |
| 4.1 基于低秩理论的核范数约束 | 第36-37页 |
| 4.2 非凸加权范数约束模型 | 第37-38页 |
| 4.3 模型的求解 | 第38-40页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第40-47页 |
| 4.4.1 模拟SAR图像结果 | 第40-43页 |
| 4.4.2 实测SAR图像结果 | 第43-46页 |
| 4.4.3 细节分析 | 第46-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-50页 |
| 5 基于分类加权的SAR图像降斑 | 第50-58页 |
| 5.1 图像内部分类 | 第50-52页 |
| 5.2 图像分类加权结合 | 第52页 |
| 5.3 似然比权重 | 第52-53页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第53-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 附录 | 第68页 |
| 作者在攻读学位期间的成果目录 | 第68页 |