| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·SAR 图像去斑的研究背景及意义 | 第8页 |
| ·SAR 图像去斑的发展现状 | 第8-10页 |
| ·空域滤波方法 | 第8-9页 |
| ·频域滤波方法 | 第9-10页 |
| ·Directionlet 的发展现状 | 第10页 |
| ·论文的主要工作和安排 | 第10-12页 |
| 第二章 SAR 成像机理及经典去斑算法分析 | 第12-20页 |
| ·SAR 图像斑点噪声特性的分析 | 第12-14页 |
| ·分析 SAR 图像经典滤波方法以及存在的问题 | 第14-18页 |
| ·Lee 滤波 | 第14-15页 |
| ·Kuan 滤波 | 第15页 |
| ·Gamma MAP 滤波 | 第15页 |
| ·频域滤波 | 第15-16页 |
| ·目前 SAR 图像去斑方法存在的问题 | 第16-18页 |
| ·本章小结 | 第18-20页 |
| 第三章 基于混合模型和 NSDT 的 SAR 图像去斑 | 第20-40页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·Directionlet 变换的特性分析 | 第20-23页 |
| ·基于混合模型和 NSDT 的 SAR 图像去斑算法 | 第23-31页 |
| ·小波变换域和 NSDT 域中自适应阈值收缩 | 第23-25页 |
| ·NSDT 域的混合模型 | 第25-31页 |
| ·算法实现策略 | 第31页 |
| ·对比实验结果与分析 | 第31-39页 |
| ·评价指标 | 第31-32页 |
| ·对比实验结果与分析 | 第32-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于 NSDT 与方向融合的 SAR 图像去斑 | 第40-56页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·基于贝叶斯非局部均值的 SAR 图像去斑方法性能分析 | 第40-43页 |
| ·非局部均值滤波器以及贝叶斯基本思想 | 第40-41页 |
| ·SAR 图像去斑的贝叶斯非局部均值滤波器 | 第41-43页 |
| ·基于 NSDT 变换与方向融合的 SAR 图像去斑 | 第43-46页 |
| ·算法实现策略 | 第46-47页 |
| ·对比实验结果和分析 | 第47-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 基于字典学习与概率性分块滤波的 SAR 图像去斑 | 第56-68页 |
| ·引言 | 第56页 |
| ·基于字典学习的 SAR 图像去斑方法性能分析 | 第56-58页 |
| ·KSVD 基本思想 | 第56-57页 |
| ·基于字典学习 SAR 图像去斑的基本思想 | 第57-58页 |
| ·基于字典学习和概率性分块滤波的 SAR 图像去斑 | 第58-60页 |
| ·算法实现策略 | 第60-61页 |
| ·对比实验结果和分析 | 第61-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·本文工作总结 | 第68页 |
| ·未来展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 研究生在读期间的研究成果 | 第78页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第78-79页 |
