| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·SAR 图像相干斑抑制的发展 | 第10-13页 |
| ·本论文的主要工作 | 第13-15页 |
| 第二章 SAR 图像经典降斑算法与评价指标 | 第15-23页 |
| ·SAR 图像相干斑的统计特性和模型 | 第15-17页 |
| ·经典 SAR 图像降斑算法 | 第17-21页 |
| ·Lee 滤波及其增强算法 | 第17-19页 |
| ·Gamma-MAP 滤波 | 第19页 |
| ·小波阈值算法 | 第19-20页 |
| ·小波贝叶斯方法 | 第20-21页 |
| ·非局部均值滤波 | 第21页 |
| ·SAR 图像降斑结果评价 | 第21-23页 |
| ·峰值信噪比 PSNR | 第21页 |
| ·等效视数 ENL | 第21-22页 |
| ·比值图像的均值和方差 | 第22页 |
| ·比值边缘保持指数 EPD_ROA | 第22-23页 |
| 第三章 基于 NSST 域 MAP 估计的 SAR 图像相干斑抑制 | 第23-41页 |
| ·非下采样 Sheartlet 变换及其实现 | 第23-26页 |
| ·基于非下采样 Shearlet 域的 SAR 图像降斑 | 第26-31页 |
| ·NSST 系数统计模型 | 第26-28页 |
| ·NSST 域噪声方差的估计 | 第28-30页 |
| ·MAP 估计 | 第30页 |
| ·基于 NSST 域 MAP 估计的 SAR 图像降斑算法 | 第30-31页 |
| ·实验结果与分析 | 第31-39页 |
| ·人工模拟实验 | 第31-34页 |
| ·真实 SAR 图像实验 | 第34-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于 NSST 域与信号相关加性噪声项统计建模的 SAR 图像降斑 | 第41-59页 |
| ·传统 SAR 图像加性噪声模型 | 第41-43页 |
| ·NSST 域与信号相关加性噪声项的模型 | 第43-45页 |
| ·基于 MAP 估计的 SAR 图像降斑 | 第45-47页 |
| ·实验效果与评价 | 第47-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 基于统计模型的 RADARSAT-2 超精细 SAR 图像降斑 | 第59-75页 |
| ·RADARSAT-2 超精细 SAR 图像简介 | 第59-62页 |
| ·RADARSAT-2 超精细 SAR 图像统计模型 | 第62-66页 |
| ·基于维纳滤波与 PPB 的 RADARSAT-2 超精细 SAR 图像降斑 | 第66-67页 |
| ·实验结果与分析 | 第67-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| ·论文工作总结 | 第75-76页 |
| ·SAR 图像降斑展望 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 作者在读期间的研究成果 | 第85-86页 |
