| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景和研究的意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究发展动态 | 第11-18页 |
| 1.2.1 毫米波成像系统发展动态 | 第11-17页 |
| 1.2.2 毫米波图像超分辨恢复算法的研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 论文主要内容和章节安排 | 第18-20页 |
| 1.3.1 论文主要内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 论文各章节的安排 | 第19-20页 |
| 第二章 毫米波成像和超分辨恢复基础理论 | 第20-28页 |
| 2.1 无源毫米波探测成像技术基础知识 | 第20-23页 |
| 2.1.1 黑体辐射理论 | 第20-21页 |
| 2.1.2 无源毫米波辐射测量和目标探测原理 | 第21-23页 |
| 2.2 无源毫米波图像降质模型 | 第23-24页 |
| 2.3 无源毫米波图像超分辨处理概述 | 第24页 |
| 2.4 图像超分辨复原中的偏微分方程技术 | 第24-27页 |
| 2.4.1 偏微分方程的基本概念 | 第24-25页 |
| 2.4.2 变分法的相关理论 | 第25-27页 |
| 2.5 超分辨恢复算法性能评价方法 | 第27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于全变分和统计优化的毫米波图像超分辨处理算法研究 | 第28-43页 |
| 3.1 图像超分辨复原的贝叶斯理论 | 第28-29页 |
| 3.2 一种基于泊松分布的超分辨恢复算法 | 第29-32页 |
| 3.3 全变分图像超分辨复原 | 第32-35页 |
| 3.3.1 有界变差函数的基本理论 | 第32页 |
| 3.3.2 全变分图像超分辨复原模型 | 第32-34页 |
| 3.3.3 数值计算与实现 | 第34-35页 |
| 3.4 一种基于全变分和RICHARDSON-LUCY的超分辨处理算法研究 | 第35-38页 |
| 3.5 实验验证与分析 | 第38-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于偏微分方程的毫米波图像超分辨算法 | 第43-63页 |
| 4.1 ROF模型的变形和中值边界条件 | 第43-47页 |
| 4.1.1 PROF模型和PMO模型 | 第44-45页 |
| 4.1.2 边界条件 | 第45-47页 |
| 4.2 基于TV-L~P模型的超分辨算法 | 第47-50页 |
| 4.2.1 TV-L~1模型及其变形 | 第47-48页 |
| 4.2.2 TV-L~P模型 | 第48-50页 |
| 4.2.3 毫米波图像实验验证与分析 | 第50页 |
| 4.3 基于高阶模型的超分辨复原算法 | 第50-56页 |
| 4.3.1 高阶模型 | 第51-52页 |
| 4.3.2 一种结合了ROF模型和高阶模型的混合模型 | 第52-53页 |
| 4.3.3 实验验证与分析 | 第53-56页 |
| 4.4 基于TV-Stokes模型的超分辨算法 | 第56-62页 |
| 4.4.1 TV-Stokes超分辨恢复模型 | 第56-59页 |
| 4.4.2 TV-Stokes模型数值计算方法 | 第59-60页 |
| 4.4.3 一种改进的TV-Stokes超分辨复原算法 | 第60-61页 |
| 4.4.4 毫米波图像实验 | 第61-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 系统工程实现与实验验证 | 第63-72页 |
| 5.1 无源毫米波探测成像系统结构组成 | 第63-65页 |
| 5.2 定标方案分析 | 第65-67页 |
| 5.3 系统样机实验测试 | 第67-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 工作总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 工作总结 | 第72页 |
| 6.2 研究展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第78-79页 |
