| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 SAR 图像去噪的研究背景与现状 | 第8-10页 |
| 1.2 图像分割的研究背景与现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 SAR 图像分割背景与现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 自然图像分割背景与现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的主要工作及内容安排 | 第12-14页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第14-22页 |
| 2.1 SAR 图像去噪理论基础 | 第14-17页 |
| 2.1.1 SAR 图像的相干斑噪声 | 第14-15页 |
| 2.1.2 相干斑噪声模型 | 第15页 |
| 2.1.3 SAR 图像降斑方法 | 第15-16页 |
| 2.1.4 SAR 图像去噪结果评价 | 第16-17页 |
| 2.2 图像分割理论基础 | 第17-20页 |
| 2.2.1 图像分割方法 | 第17-19页 |
| 2.2.2 SAR 图像分割理论基础 | 第19页 |
| 2.2.3 自然图像分割理论基础 | 第19-20页 |
| 2.2.4 图像分割的评价 | 第20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 基于 Affinity 矩阵的非下采样 Contourlet 变换的 SAR图像去噪 | 第22-40页 |
| 3.1 引言 | 第22-23页 |
| 3.2 非下采样 Contourlet 变换 | 第23-25页 |
| 3.2.1 非下采样塔式滤波器 | 第24页 |
| 3.2.2 非下采样方向滤波器组 | 第24-25页 |
| 3.3 自适应缩放 NSCT 系数 | 第25-29页 |
| 3.3.1 初始化掩膜 | 第25-27页 |
| 3.3.2 Affinity 矩阵 | 第27页 |
| 3.3.3 代价函数 | 第27-28页 |
| 3.3.4 先验比与后验比 | 第28-29页 |
| 3.4 算法步骤和流程图 | 第29-30页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第30-39页 |
| 3.5.1 实验条件和内容 | 第30-31页 |
| 3.5.2 实验结果分析 | 第31-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于超像素和优化策略的 SAR 图像分割 | 第40-56页 |
| 4.1 引言 | 第40-41页 |
| 4.2 超像素理论及应用 | 第41-42页 |
| 4.2.1 提取超像素 | 第41页 |
| 4.2.2 邻域超像素以及相似超像素 | 第41-42页 |
| 4.3 基于超像素空间特征及相似特征的聚类 | 第42页 |
| 4.4 带优化策略的超像素 FCM 聚类 | 第42-43页 |
| 4.5 算法实现步骤和流程图 | 第43-44页 |
| 4.6 实验结果及分析 | 第44-55页 |
| 4.6.1 实验条件 | 第44页 |
| 4.6.2 SAR 图像分割 | 第44-50页 |
| 4.6.3 其他图像分割应用 | 第50-55页 |
| 4.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 基于超像素相关特性的自然图像分割 | 第56-64页 |
| 5.1 引言 | 第56页 |
| 5.2 层次聚类评估中心 | 第56-57页 |
| 5.2.1 超像素之间的相关性 | 第56-57页 |
| 5.2.2 层次聚类评估中心 | 第57页 |
| 5.3 贪婪算法求解分割中心点 | 第57-58页 |
| 5.4 线性方程求解隶属度 | 第58页 |
| 5.5 算法步骤和流程图 | 第58-59页 |
| 5.6 实验结果及分析 | 第59-62页 |
| 5.6.1 实验条件和内容 | 第59页 |
| 5.6.2 实验结果分析 | 第59-62页 |
| 5.7 本章小结 | 第62-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64-65页 |
| 6.2 工作展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 研究生在读期间的研究成果 | 第74-75页 |