| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.1.1 极化SAR的发展与应用 | 第15-16页 |
| 1.1.2 研究目的与意义 | 第16页 |
| 1.2 研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.1 极化SAR散射特性的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 极化SAR相干斑噪声抑制的研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 本文内容及章节安排 | 第18-21页 |
| 第二章 极化SAR基本理论和经典相干斑抑制算法 | 第21-39页 |
| 2.1 极化SAR基本理论 | 第21-25页 |
| 2.1.1 电磁波的散射坐标系 | 第21-22页 |
| 2.1.2 极化SAR数据的表示 | 第22-24页 |
| 2.1.3 极化SAR数据的合成 | 第24-25页 |
| 2.2 常见的极化SAR目标分解方法 | 第25-32页 |
| 2.2.1 Pauli分解 | 第25页 |
| 2.2.2 Freeman-Durden三分量分解 | 第25-28页 |
| 2.2.3 Yamaguchi四分量分解 | 第28-29页 |
| 2.2.4 混合四分量（HPD）分解 | 第29-32页 |
| 2.3 几种经典的极化SAR相干斑抑制算法 | 第32-36页 |
| 2.3.1 精致极化Lee滤波 | 第32-34页 |
| 2.3.2 Pretest滤波 | 第34-35页 |
| 2.3.3 基于区域生长技术的极化SAR相干斑滤波算法 | 第35-36页 |
| 2.4 极化SAR滤波结果的评价方法 | 第36-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第三章 基于三分类的极化相似性度量方法 | 第39-59页 |
| 3.1 相似性度量方法 | 第39-42页 |
| 3.1.1 基于散射矩阵的相似性参数 | 第39-40页 |
| 3.1.2 基于相干矩阵的广义相似性参数 | 第40页 |
| 3.1.3 极化相似性度量 | 第40-42页 |
| 3.2 基于三分类的极化相似性度量方法 | 第42-47页 |
| 3.2.1 数据的分类 | 第42-43页 |
| 3.2.2 统计特性 | 第43-47页 |
| 3.3 基于三分类的极化相似性度量方法的局部滤波应用 | 第47-49页 |
| 3.3.1 相似集合的选取 | 第48-49页 |
| 3.3.2 算法步骤 | 第49页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第49-57页 |
| 3.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第四章 基于统计分布模型的极化相似性度量方法 | 第59-81页 |
| 4.1 基于统计分布模型的极化相似性度量方法 | 第59-64页 |
| 4.1.1 相似性度量建模 | 第59-61页 |
| 4.1.2 统计特性 | 第61-64页 |
| 4.2 基于统计分布模型的极化相似性度量方法的Lee滤波应用 | 第64-71页 |
| 4.2.1 相似集合的选取 | 第64-65页 |
| 4.2.2 算法步骤 | 第65页 |
| 4.2.3 实验结果及分析 | 第65-71页 |
| 4.3 基于散射统计特性和NL-Lee的极化SAR相干斑抑制 | 第71-79页 |
| 4.3.1 NL-Lee滤波算法 | 第71-72页 |
| 4.3.2 滤波器的设计 | 第72-73页 |
| 4.3.3 算法步骤 | 第73页 |
| 4.3.4 实验结果及分析 | 第73-79页 |
| 4.4 本章小结 | 第79-81页 |
| 第五章 总结与展望 | 第81-83页 |
| 5.1 总结 | 第81-82页 |
| 5.2 工作展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 致谢 | 第87-89页 |
| 作者简介 | 第89-90页 |
