| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-10页 |
| ·研究现状 | 第10-13页 |
| ·论文的主要工作和安排 | 第13-16页 |
| 第二章 SAR 图像统计特性与相干斑抑制效果评价 | 第16-24页 |
| ·SAR 图像统计特性 | 第16-19页 |
| ·相干斑的统计模型 | 第19-22页 |
| ·相干斑抑制评价指标 | 第22-24页 |
| 第三章 基于非参数贝叶斯字典学习算法的图像降噪 | 第24-34页 |
| ·引言 | 第24-25页 |
| ·全层次模型 | 第25-26页 |
| ·全层次模型的更新公式 | 第26-28页 |
| ·基于非参数贝叶斯字典学习算法的图像降噪 | 第28-29页 |
| ·实验结果与分析 | 第29-34页 |
| 第四章 基于局部统计特性和全层次模型的相干斑抑制 | 第34-44页 |
| ·引言 | 第34-35页 |
| ·SAR 图像的全层次模型 | 第35-36页 |
| ·SAR 图像的全层次模型的更新 | 第36-39页 |
| ·基于共轭分布的更新方法 | 第36-37页 |
| ·基于最大后验概率的更新方法 | 第37-39页 |
| ·单层相干斑抑制实验结果及分析 | 第39-44页 |
| 第五章 基于局部统计特性和全层次模型的多层相干斑抑制 | 第44-52页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·SAR 图像像素分类策略 | 第44-47页 |
| ·SAR 图像像素分类策略 | 第44-45页 |
| ·SAR 图像像素分类实验结果及分析 | 第45-47页 |
| ·多层相干斑抑制实验结果及分析 | 第47-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·本文总结 | 第52-53页 |
| ·展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-64页 |
| 硕士期间成果 | 第64-65页 |