| 摘要 | 第12-14页 |
| Abstract | 第14-16页 |
| 第一章 绪论 | 第17-42页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第18-26页 |
| 1.1.1 问题的提出 | 第21-25页 |
| 1.1.2 论文研究的意义 | 第25-26页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第26-38页 |
| 1.2.1 干涉相位图像降噪研究现状 | 第26-35页 |
| 1.2.2 相位解缠及数字高程生成研究现状 | 第35-38页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第38-39页 |
| 1.3.1 本文的研究定位 | 第38-39页 |
| 1.3.2 本文的主要工作 | 第39页 |
| 1.4 论文的组织 | 第39-42页 |
| 第二章 干涉测量及噪声模型 | 第42-63页 |
| 2.1 论文符号标记 | 第42-43页 |
| 2.2 干涉测量原理 | 第43-47页 |
| 2.2.1 数据获取 | 第44-45页 |
| 2.2.2 测量系统 | 第45-47页 |
| 2.3 噪声模型 | 第47-50页 |
| 2.3.1 高斯白噪声模型 | 第47页 |
| 2.3.2 InSAR噪声模型 | 第47-49页 |
| 2.3.3 降噪衡量标准 | 第49-50页 |
| 2.4 基于局部多项式近似的快速降噪算法 | 第50-60页 |
| 2.4.1 局部多项式近似降噪方法 | 第51-53页 |
| 2.4.2 多项式参数估计方法 | 第53-54页 |
| 2.4.3 自适应数据窗口选择算法 | 第54-56页 |
| 2.4.4 实验结果验证 | 第56-60页 |
| 2.5 本章小结 | 第60-63页 |
| 第三章 基于自适应窗口傅里叶变换的去噪算法研究 | 第63-78页 |
| 3.1 稀疏表示降噪原理 | 第64-65页 |
| 3.2 窗口傅里叶变换和自适应窗口设计标准 | 第65-69页 |
| 3.2.1 窗口傅里叶变换 | 第66页 |
| 3.2.2 集中性测度准则 | 第66-69页 |
| 3.3 去噪算法设计 | 第69-70页 |
| 3.4 实验结果 | 第70-77页 |
| 3.4.1 模拟曲面实验结果 | 第70-75页 |
| 3.4.2 真实曲面的实验结果 | 第75-77页 |
| 3.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 第四章 基于自适应稀疏编码的干涉相位降噪估计 | 第78-108页 |
| 4.1 图像块分解和合并 | 第79-81页 |
| 4.2 干涉相位估计 | 第81-84页 |
| 4.2.1 稀疏表示与噪声抑制 | 第82-83页 |
| 4.2.2 干涉相位估计 | 第83-84页 |
| 4.3 稀疏编码算法研究 | 第84-85页 |
| 4.4 复数域的词典学习 | 第85-89页 |
| 4.4.1 词典学习算法 | 第85-88页 |
| 4.4.2 增广拉格朗日稀疏回归方法求解BPDN最优化问题 | 第88-89页 |
| 4.5 SpInPHASE算法 | 第89-92页 |
| 4.5.1 算法综述 | 第89-91页 |
| 4.5.2 InSAR噪声处理方法 | 第91-92页 |
| 4.5.3 SpInPHASE算法中各个参数的影响及其选择原则 | 第92页 |
| 4.6 实验结果 | 第92-106页 |
| 4.6.1 含有独立同分布高斯噪声的模拟数据的去噪 | 第94-98页 |
| 4.6.2 含有空间不同质噪声的模拟数据的降噪 | 第98-99页 |
| 4.6.3 真实磁共振数据（MRI）降噪结果 | 第99-101页 |
| 4.6.4 干涉合成孔径雷达图像（InSAR）噪声模拟降噪结果 | 第101-102页 |
| 4.6.5 真实数字地形数据去噪效果 | 第102-104页 |
| 4.6.6 真实卫星数据降噪 | 第104-106页 |
| 4.7 本章小结 | 第106-108页 |
| 4.7.1 SpInPHASE算法 | 第106页 |
| 4.7.2 SpInPHASE算法与SAWFT算法区别 | 第106-108页 |
| 第五章 基于马尔科夫随机场的相位解缠研究 | 第108-126页 |
| 5.1 相位解缠问题 | 第109-113页 |
| 5.1.1 相位图像采样率对相位解缠的影响 | 第110-111页 |
| 5.1.2 噪声对相位图像的解缠的影响 | 第111-113页 |
| 5.2 基于概率模型的相位解缠 | 第113-115页 |
| 5.3 马尔科夫随机场求解算法 | 第115-118页 |
| 5.3.1 序列树权值信息传递算法（TRW-S） | 第115-116页 |
| 5.3.2 二次伪布尔最优化算法（QPBO） | 第116页 |
| 5.3.3 基于最大流最小切的算法（PUMA） | 第116-117页 |
| 5.3.4 最小化Lp-范数相位解缠算法 | 第117页 |
| 5.3.5 对偶分解算法 | 第117-118页 |
| 5.4 算法比较 | 第118-124页 |
| 5.4.1 不同曲面的最优目标函数值比较 | 第119-120页 |
| 5.4.2 连续曲面和非连续曲面的解缠时间比较 | 第120-121页 |
| 5.4.3 不同噪声的最优目标函数比较 | 第121-122页 |
| 5.4.4 不同互势函数比较 | 第122-124页 |
| 5.4.5 多标注问题的最大标注比较 | 第124页 |
| 5.5 结论 | 第124-126页 |
| 第六章 数字高程数据生成研究 | 第126-148页 |
| 6.1 干涉相位数据选择原则 | 第126-128页 |
| 6.2 几何关系分析 | 第128-131页 |
| 6.3 大规模实际数据的降噪与解缠 | 第131-138页 |
| 6.3.1 时间复杂度和空间复杂度分析 | 第131-132页 |
| 6.3.2 大规模数据的分块与拼合 | 第132-136页 |
| 6.3.3 数字高程生成研究 | 第136-138页 |
| 6.4 实际数据处理 | 第138-145页 |
| 6.4.1 数据获取及参数 | 第138-140页 |
| 6.4.2 相位降噪结果 | 第140-141页 |
| 6.4.3 相位解缠实验结果 | 第141-142页 |
| 6.4.4 数字高程生成 | 第142-145页 |
| 6.5 本章小结 | 第145-148页 |
| 第七章 结论与展望 | 第148-152页 |
| 7.1 论文的主要工作与贡献 | 第148-150页 |
| 7.2 下一步工作展望 | 第150-152页 |
| 致谢 | 第152-154页 |
| 参考文献 | 第154-165页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第165-166页 |
| 附录A自适应词典的发布 | 第166-167页 |
