| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究意义 | 第7-8页 |
| ·国内外的研究状况 | 第8-9页 |
| ·论文结构 | 第9-11页 |
| 第二章 SAR图像基本特性 | 第11-15页 |
| ·SAR成像原理 | 第11-12页 |
| ·SAR图像相干斑的形成机理 | 第12-13页 |
| ·SAR图像的统计模型 | 第13-15页 |
| 第三章 小波分析的基本理论 | 第15-23页 |
| ·多分辨分析(MRA) | 第15-18页 |
| ·图像的小波变换及MALLAT算法 | 第18-21页 |
| ·平稳小波变换 | 第21-23页 |
| 第四章 经典滤波算法简介 | 第23-29页 |
| ·线性MMSE滤波器 | 第23-26页 |
| ·Lee、Kuan和Frost滤波 | 第23-25页 |
| ·增强Frost,Lee,Kuan滤波 | 第25-26页 |
| ·非线性GAMMA MAP滤波器 | 第26-27页 |
| ·基于小波软阈值相干斑抑制算法 | 第27-29页 |
| 第五章 基于平稳小波变换贝叶斯模糊萎缩的SAR图像斑点抑制算法 | 第29-40页 |
| ·基于小波域SAR图像斑点噪声抑制算法简介 | 第29-30页 |
| ·平稳小波变换(SWT)域中的统计模型 | 第30-32页 |
| ·基于小波域贝叶斯估计模糊萎缩的降斑算法 | 第32-35页 |
| ·小波域(SWT)贝叶斯估计 | 第32-33页 |
| ·模糊萎缩因子 | 第33页 |
| ·区域划分 | 第33-35页 |
| ·仿真结果与分析 | 第35-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第六章 基于小波域隐马尔可夫混合模型的SAR图像降斑算法 | 第40-56页 |
| ·小波域(DWT)贝叶斯估计 | 第40-41页 |
| ·小波域隐马尔可夫半树混合模型降斑算法 | 第41-52页 |
| ·小波域HMT模型 | 第41-47页 |
| ·半树模型 | 第47页 |
| ·小波域隐马尔可夫半树混合模型降斑算法 | 第47-52页 |
| ·仿真结果与分析 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第七章 结论与展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 作者在读研期间发表的论文 | 第62-63页 |