| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 合成孔径雷达的发展概况及国内外研究 | 第8-9页 |
| 1.1.2 合成孔径雷达的应用 | 第9页 |
| 1.1.3 课题的研究目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 SAR图像降斑的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文的主要内容及其组织结构 | 第11-14页 |
| 第2章 SAR图像特性和斑点模型 | 第14-22页 |
| 2.1 SAR图像成像原理和特点 | 第14-15页 |
| 2.1.1 SAR图像成像原理 | 第14-15页 |
| 2.1.2 SAR图像成像特点 | 第15页 |
| 2.2 SAR图像特性 | 第15-17页 |
| 2.2.1 SAR图像空间分辨率特性 | 第15-16页 |
| 2.2.2 SAR图像斑点特性 | 第16-17页 |
| 2.3 斑点的产生机理和统计模型 | 第17-20页 |
| 2.3.1 斑点的产生机理 | 第17-18页 |
| 2.3.2 斑点的乘性模型 | 第18-19页 |
| 2.3.3 斑点的统计特性 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-22页 |
| 第3章 经典滤波算法 | 第22-28页 |
| 3.1 经典滤波方法 | 第22-25页 |
| 3.1.1 Lee滤波及其增强型算法 | 第22-23页 |
| 3.1.2 Kuan滤波及其增强型算法 | 第23-24页 |
| 3.1.3 Frost滤波 | 第24-25页 |
| 3.1.4 Gamma MAP滤波 | 第25页 |
| 3.2 降斑算法的性能评价指标 | 第25-27页 |
| 3.2.1 主观评价方法 | 第25-26页 |
| 3.2.2 客观评价方法 | 第26-27页 |
| 3.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 滑动窗和微调因子双自适应的改进Frost滤波算法 | 第28-42页 |
| 4.1 自适应微调因子的Frost滤波算法 | 第28-30页 |
| 4.2 滑动窗和微调因子双自适应的改进Frost滤波算法 | 第30-33页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第33-41页 |
| 4.3.1 仿真SAR图像实验 | 第33-36页 |
| 4.3.2 实际SAR图像实验 | 第36-40页 |
| 4.3.3 实验结果总结 | 第40-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 Fisher分布对高分辨率SAR图像的统计建模 | 第42-54页 |
| 5.1 Fisher分布模型简介 | 第42-43页 |
| 5.2 Fisher分布样本的仿真 | 第43-46页 |
| 5.3 分布模型参数估计方法 | 第46-51页 |
| 5.3.1 矩估计（MoM） | 第47-48页 |
| 5.3.2 最大似然估计（ML） | 第48-49页 |
| 5.3.3 对数累积量的参数估计（MoLC） | 第49-50页 |
| 5.3.4 参数估计方法的选择 | 第50-51页 |
| 5.4 Fisher分布模型对高分辨率SAR图像的建模 | 第51-53页 |
| 5.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 基于结构化信息检测的SAR图像Fisher MAP降斑算法 | 第54-66页 |
| 6.1 Fisher MAP滤波 | 第54-55页 |
| 6.2 Fisher分布模型中的参数估计 | 第55-57页 |
| 6.3 基于结构化信息检测的Fisher MAP降斑算法 | 第57-59页 |
| 6.4 实验结果与分析 | 第59-64页 |
| 6.4.1 高分辨率SAR图像的降斑实验 | 第60-64页 |
| 6.4.2 实验结果总结 | 第64页 |
| 6.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 第7章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第66-67页 |
| 7.2 工作展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第74页 |
