SAR图像质量评估方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 符号对照表 | 第9-10页 |
| 缩略语对照表 | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 研究的现状与发展趋势 | 第14页 |
| 1.3 论文的工作及内容安排 | 第14-17页 |
| 第二章 传统的SAR图像质量评估方法 | 第17-37页 |
| 2.1 SAR成像基本原理 | 第17-21页 |
| 2.2 SAR图像基本特征 | 第21-24页 |
| 2.2.1 SAR图像的统计特征 | 第21-23页 |
| 2.2.2 SAR图像的几何特征 | 第23-24页 |
| 2.3 主观评价 | 第24-25页 |
| 2.4 客观评价 | 第25-33页 |
| 2.4.1 基于点目标的评价指标 | 第25-30页 |
| 2.4.2 基于面目标的评价指标 | 第30-33页 |
| 2.5 计算结果分析 | 第33-35页 |
| 2.6 结论 | 第35-37页 |
| 第三章 基于边缘连续性的SAR图像质量评估方法 | 第37-51页 |
| 3.1 SAR图像边缘提取方法 | 第37-42页 |
| 3.1.1 Ratio算法 | 第37-39页 |
| 3.1.2 广义似然比检测算法 | 第39-41页 |
| 3.1.3 指数加权均值比检测算法 | 第41-42页 |
| 3.2 SAR图像边缘连续性 | 第42-45页 |
| 3.2.1 边缘连续性概念 | 第42-44页 |
| 3.2.2 边缘连续性指标 | 第44-45页 |
| 3.3 基于边缘连续性的SAR图像质量评估模型 | 第45-46页 |
| 3.4 计算结果分析 | 第46-50页 |
| 3.5 结论 | 第50-51页 |
| 第四章 基于纹理特征的SAR图像质量评估方法 | 第51-63页 |
| 4.1 SAR图像纹理特征概述 | 第51页 |
| 4.2 SAR图像纹理提取方法 | 第51-57页 |
| 4.2.1 统计法 | 第51-54页 |
| 4.2.2 模型法 | 第54-56页 |
| 4.2.3 信号处理法 | 第56-57页 |
| 4.3 纹理提取方法比较 | 第57-58页 |
| 4.4 基于纹理特征的SAR图像质量评估模型 | 第58页 |
| 4.5 计算结果分析 | 第58-62页 |
| 4.6 结论 | 第62-63页 |
| 第五章 基于HVS的SAR图像质量评估方法 | 第63-73页 |
| 5.1 图像的视觉特征 | 第63-64页 |
| 5.1.1 图像视觉特征概述 | 第63-64页 |
| 5.1.2 图像视觉特征在图像质量评估中的应用 | 第64页 |
| 5.2 人类视觉特性分析 | 第64-67页 |
| 5.2.1 人类视觉系统概述 | 第64-65页 |
| 5.2.2 人类视觉系统特性分析 | 第65-67页 |
| 5.3 小波域视觉感知模型 | 第67页 |
| 5.4 基于HVS的SAR图像质量评估模型 | 第67-68页 |
| 5.5 计算结果分析 | 第68-71页 |
| 5.6 结论 | 第71-73页 |
| 第六章 结论与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第73页 |
| 6.2 课题的展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 作者简介 | 第81-82页 |
