| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 毫米波无源探测成像技术与超分辨处理发展动态 | 第12-17页 |
| 1.2.1 毫米波无源探测成像系统的发展与现状 | 第12-15页 |
| 1.2.2 毫米波图像超分辨算法的研究现状与应用 | 第15-17页 |
| 1.3 本文主要内容与章节安排 | 第17-19页 |
| 1.3.1 本文主要内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第18-19页 |
| 第二章 毫米波成像与超分辨处理基础理论 | 第19-29页 |
| 2.1 毫米波无源探测成像技术基本理论 | 第19-23页 |
| 2.1.1 黑体辐射理论 | 第19-20页 |
| 2.1.2 毫米波测量理论 | 第20-23页 |
| 2.2 毫米波无源探测成像系统模型 | 第23-25页 |
| 2.2.1 毫米波无源探测成像系统的成像模型 | 第23-24页 |
| 2.2.2 毫米波无源探测成像系统的点扩展函数 | 第24-25页 |
| 2.3 图像超分辨技术概述 | 第25-27页 |
| 2.3.1 图像超分辨理论基础 | 第25-26页 |
| 2.3.2 毫米波图像超分辨观测模型 | 第26-27页 |
| 2.4 超分辨算法性能评价方法 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 毫米波成像系统点扩展函数估计方法研究 | 第29-54页 |
| 3.1 点扩展函数模型 | 第29-31页 |
| 3.2 基于阶跃目标的点扩展函数估计方法研究 | 第31-41页 |
| 3.2.1 点扩展函数测量原理 | 第31-33页 |
| 3.2.2 点扩展函数估计算法研究 | 第33-35页 |
| 3.2.3 算法仿真实验及性能分析 | 第35-41页 |
| 3.3 基于图像学习的点扩展函数估计 | 第41-53页 |
| 3.3.1 基于学习的图像超分辨处理技术 | 第42-43页 |
| 3.3.2 基于图像学习的点扩展函数估计原理及方法模型 | 第43-45页 |
| 3.3.3 基于学习的点扩展函数估计算法研究 | 第45-50页 |
| 3.3.4 算法仿真及性能分析 | 第50-53页 |
| 3.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 基于梯度先验信息的毫米波图像超分辨重建算法研究 | 第54-71页 |
| 4.1 图像超分辨率处理中的先验约束 | 第54-56页 |
| 4.2 毫米波图像梯度特性 | 第56-59页 |
| 4.3 基于梯度先验信息的超分辨重建算法研究 | 第59-66页 |
| 4.3.1 超分辨重建的贝叶斯框架 | 第59-62页 |
| 4.3.2 基于梯度先验信息的超分辨重建算法的最优化求解 | 第62-65页 |
| 4.3.3 算法描述 | 第65-66页 |
| 4.4 算法仿真验证与分析 | 第66-70页 |
| 4.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 5.1 工作总结 | 第71页 |
| 5.2 研究展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第77-78页 |
