| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第11页 |
| 1.2 基于图像局部统计特性的复原方法回顾 | 第11-13页 |
| 1.3 论文的工作 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 图像局部统计特性及去噪应用 | 第16-25页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 内部统计特性及应用 | 第16-19页 |
| 2.2.1 内部统计特性分析 | 第16-17页 |
| 2.2.2 典型方法介绍 | 第17-19页 |
| 2.3 外部统计特性及应用 | 第19-22页 |
| 2.3.1 外部统计特性分析 | 第19-20页 |
| 2.3.2 典型方法 | 第20-22页 |
| 2.4 组合内部和外部统计特性 | 第22-24页 |
| 2.4.1 去噪性能对比分析示例 | 第22-24页 |
| 2.4.2 组合利用内外局部统计特性的方法回顾 | 第24页 |
| 2.5 小结 | 第24-25页 |
| 第三章 PCA域组合内外统计特性的遥感图像去噪 | 第25-48页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 图像变换域与PCA概述 | 第25-27页 |
| 3.2.1 图像变换域 | 第25-26页 |
| 3.2.2 PCA概述 | 第26-27页 |
| 3.3 PCA域组合内外统计特性的遥感图像去噪 | 第27-31页 |
| 3.3.1 相似性度量与系数分布拟合 | 第28-29页 |
| 3.3.2 正则化复原方法 | 第29-31页 |
| 3.3.3 算法流程 | 第31页 |
| 3.4 实验结果与讨论 | 第31-47页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第31-34页 |
| 3.4.2 实验结果及分析 | 第34-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 训练内外统计特性自适应组合模型的遥感图像去噪 | 第48-74页 |
| 4.1 引言 | 第48页 |
| 4.2 遥感图像相似性度量分析 | 第48-52页 |
| 4.2.1 相似性度量 | 第48-50页 |
| 4.2.2 确定同一场景类别的图像块相似性度量 | 第50-52页 |
| 4.3 训练内外统计特性自适应组合模型的遥感图像去噪 | 第52-59页 |
| 4.3.1 内外统计特性的自适应组合模型 | 第53页 |
| 4.3.2 基于特定代价函数的模型训练 | 第53-57页 |
| 4.3.3 算法流程 | 第57-59页 |
| 4.4 实验结果与讨论 | 第59-73页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第59-60页 |
| 4.4.2 实验结果及分析 | 第60-73页 |
| 4.5 本章小结 | 第73-74页 |
| 第五章 训练RTF模型组合内外统计特性的遥感图像去噪 | 第74-97页 |
| 5.1 引言 | 第74页 |
| 5.2 随机场模型 | 第74-77页 |
| 5.2.1 随机场模型概述 | 第74-76页 |
| 5.2.2 回归树场 | 第76-77页 |
| 5.3 训练RTF模型组合内外统计特性的遥感图像去噪 | 第77-83页 |
| 5.3.1 RTF融合模型 | 第77-79页 |
| 5.3.2 基于特定代价函数(PSNR)的RTF模型训练 | 第79-81页 |
| 5.3.3 算法流程 | 第81-83页 |
| 5.4 实验结果与讨论 | 第83-96页 |
| 5.4.1 实验设置 | 第83页 |
| 5.4.2 实验结果及分析 | 第83-96页 |
| 5.5 本章小结 | 第96-97页 |
| 结束语 | 第97-99页 |
| 致谢 | 第99-100页 |
| 参考文献 | 第100-106页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第106-107页 |
| 攻读硕士期间参加和完成的科研项目 | 第107页 |
