| 第一章 引言 | 第1-9页 |
| 1．1 微波辐射计在对地观测中的作用 | 第5页 |
| 1．2 提高微波辐射计图像空间分辨率的意义 | 第5-6页 |
| 1．3 本领域发展现状 | 第6-7页 |
| 1．4 课题的目的和论文的主要工作 | 第7-9页 |
| 第二章 微波辐射计图像空间分辨率算法分析与比较 | 第9-32页 |
| 2．1 前言 | 第9-10页 |
| 2．2 SIR方法 | 第10-11页 |
| 2．3 图像频域反卷积复原技术 | 第11-13页 |
| 2．4 BG反演算法 | 第13-21页 |
| 2．4．1 Backus-Gilbert矩阵反演理论 | 第13-18页 |
| 2．4．2 使用BG反演算法提高微波辐射计的空间分辨率 | 第18-21页 |
| 2．5 微波辐射计图像空间分辨率增强算法的仿真验证与性能比较 | 第21-32页 |
| 2．5．1 算法的仿真验证 | 第21页 |
| 2．5．2 算法性能的分析比较 | 第21-32页 |
| 第三章 基于BG反演技术的细分重建方法 | 第32-41页 |
| 3．1 前言 | 第32页 |
| 3．2 基于BG反演技术的细分重建方法 | 第32-34页 |
| 3．3 算法的仿真验证 | 第34-41页 |
| 第四章 小波域去噪方法在微波辐射计图像处理中的应用 | 第41-61页 |
| 4．1 前言 | 第41-42页 |
| 4．2 小波域去噪方法 | 第42-51页 |
| 4．2．1 去噪方法综述 | 第42-43页 |
| 4．2．2 基于高斯尺度混合(GSM)模型的小波域去噪方法 | 第43-51页 |
| 4．3 图像噪声的估计 | 第51-55页 |
| 4．4 新处理过程的仿真验证 | 第55-61页 |
| 第五章 空间分辨率增强算法在微波辐射计过采样时的应用分析 | 第61-73页 |
| 5．1 微波辐射计的空间采样间隔对图像空间分辨率的影响 | 第61-63页 |
| 5．2 空间分辨率增强算法在过采样的星载微波辐射计数据处理中的应用 | 第63-73页 |
| 结论 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
