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 |