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SAR图像相干斑抑制技术研究

摘要第8-9页
ABSTRACT第9页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 SAR图像抑斑研究背景及意义第10-11页
    1.2 SAR图像抑斑技术研究现状第11-14页
    1.3 论文概述第14-16页
        1.3.1 本文主要工作和成果第14-15页
        1.3.2 论文结构第15-16页
第二章 SAR图像相干斑特性及抑斑评价指标第16-22页
    2.1 相干斑形成机理第16-17页
    2.2 相干斑统计特性第17-19页
    2.3 相干斑噪声模型第19页
    2.4 抑斑方法评价指标第19-21页
    2.5 本章小结第21-22页
第三章 基于降采样SAR-BM3D算法的高分辨率SAR抑斑算法第22-36页
    3.1 SAR-BM3D和FANS算法原理第22-27页
        3.1.1 SAR-BM3D相干斑抑制算法第22-26页
        3.1.2 FANS相干斑抑制算法第26-27页
    3.2 降采样BM3D高分辨率抑斑算法第27-30页
        3.2.1 降采样SAR-BM3D第28-29页
        3.2.2 边缘增强第29-30页
    3.3 实验结果第30-35页
    3.4 本章小结第35-36页
第四章 基于同质统计特性的非局部均值抑斑第36-52页
    4.1 基于概率块的加权最大似然估计抑斑第36-38页
        4.1.1 加权最大似然估计第36-37页
        4.1.2 基于概率块的相似性度量第37-38页
    4.2 基于同质统计特性的非局部均值抑斑第38-41页
        4.2.1 同质区域的概念第38-39页
        4.2.2 同质集合的计算第39页
        4.2.3 同质集合分布的度量第39-40页
        4.2.4 算法步骤第40-41页
    4.3 实验分析讨论第41-49页
        4.3.1 理想同质区下的算法实验结果分析第41-45页
        4.3.2 本章算法实验结果第45-49页
    4.4 准确计算同质区思路第49-50页
    4.5 本章小结第50-52页
第五章 总结与展望第52-53页
致谢第53-54页
参考文献第54-59页
作者在学期间取得的学术成果第59页

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