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光学合成孔径图像复原理论与算法研究

摘要第7-8页
Abstract第8-9页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 发展历史和研究现状第11-15页
        1.2.1 合成孔径成像技术的起源与发展第11-12页
        1.2.2 合成孔径望远镜及传感器介绍第12-14页
        1.2.3 合成孔径图像复原的现状第14-15页
    1.3 研究内容第15-16页
    1.4 章节安排第16-17页
第二章 光学合成孔径成像系统第17-26页
    2.1 合成孔径成像技术分类与特性第17-18页
    2.2 合成孔径系统特征指标第18-21页
        2.2.1 阵列结构第18-19页
        2.2.2 填充因子第19-20页
        2.2.3 截止频率第20-21页
        2.2.4 峰值积分旁瓣比第21页
        2.2.5 冗余性第21页
    2.3 点扩散函数和调制传递函数第21-23页
    2.4 光束合成误差第23-25页
        2.4.1 活塞误差第24页
        2.4.2 倾斜误差第24-25页
        2.4.3 瞳映射误差第25页
    2.5 本章小结第25-26页
第三章 光学合成孔径成像实验与仿真第26-40页
    3.1 光学合成孔径模拟遥感成像实验第26-32页
        3.1.1 实验器件第26-28页
        3.1.2 光路搭建与实验步骤第28-30页
        3.1.3 实验数据获取第30-32页
    3.2 不同阵列结构的合成孔径成像仿真第32-36页
        3.2.1 环型阵列第33-34页
        3.2.2 Y 型阵列第34-35页
        3.2.3 Golay 型阵列第35-36页
    3.3 含活塞误差的合成孔径成像仿真第36-39页
    3.4 本章小结第39-40页
第四章 光学合成孔径图像复原算法第40-51页
    4.1 光学合成孔径图像模型分析第40-43页
        4.1.1 退化模型第40-41页
        4.1.2 频谱响应第41-42页
        4.1.3 噪声分析第42-43页
    4.2 合成孔径图像复原主要算法第43-47页
        4.2.1 维纳滤波第43-44页
        4.2.2 Richardson-Lucy 算法第44-45页
        4.2.3 梯度分割方法第45-47页
    4.3 图像复原质量评价指标第47-50页
    4.4 本章小结第50-51页
第五章 直接盲解卷积算法的光学合成孔径图像复原第51-60页
    5.1 算法基本原理第51-53页
        5.1.1 G 类点扩散函数第51-52页
        5.1.2 SECB 去模糊与扩散方程第52-53页
    5.2 直接盲解卷积算法及其改进第53-55页
        5.2.1 APEX 方法第53-54页
        5.2.2 改进的直接盲解卷积算法第54-55页
    5.3 实验结果与分析第55-59页
        5.3.1 合成孔径模拟图像复原实验第55-58页
        5.3.2 含活塞误差的仿真图像复原实验第58-59页
    5.4 本章小结第59-60页
第六章 最大似然算法的光学合成孔径图像复原第60-71页
    6.1 基于混合噪声模型的最大似然算法第60-61页
    6.2 改进最大似然算法第61-64页
        6.2.1 噪声参数估计第62-63页
        6.2.2 自适应确定参数的 OTF 估计方法第63-64页
        6.2.3 算法步骤第64页
    6.3 实验结果与分析第64-70页
        6.3.1 自适应确定参数实验第64-66页
        6.3.2 合成孔径模拟图像复原实验第66-68页
        6.3.3 含活塞误差的仿真图像复原实验第68-70页
    6.4 本章小结第70-71页
第七章 总结与展望第71-73页
    7.1 对已完成工作的总结第71页
    7.2 对进一步研究的展望第71-73页
参考文献第73-76页
作者简历 攻读硕士学位期间的科研学术情况第76-77页
致谢第77页

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