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光学遥感图像质量提升及评价技术研究

致谢第5-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-10页
1 绪论第14-28页
    1.1 研究背景与意义第14-16页
    1.2 国内外研究现状第16-26页
        1.2.1 光学遥感图像质量提升技术国内外研究现状第16-21页
        1.2.2 光学遥感图像质量评价国内外研究现状第21-26页
    1.3 论文章节安排第26-28页
2 光学遥感图像成像链路退化因素分析第28-39页
    2.1 光学遥感图像成像链路模型第28-34页
        2.1.1 地物模型第29-31页
        2.1.2 大气传输辐射模型第31-32页
        2.1.3 相机模型第32-34页
        2.1.4 轨道姿态模型第34页
    2.2 光学遥感图像成像退化因素分析第34-38页
        2.2.1 大气传输退化第34-35页
        2.2.2 成像系统退化第35-36页
        2.2.3 卫星平台颤振第36-37页
        2.2.4 相对运动像移模糊第37-38页
    2.3 本章小结第38-39页
3 遥感图像质量提升技术研究第39-80页
    3.1 典型的图像复原方法第39-41页
    3.2 基于自适应参考图的RL复原方法第41-52页
        3.2.1 自适应参考图估计第42-44页
        3.2.2 改进的RL算法第44-46页
        3.2.3 算法参数设置第46-47页
        3.2.4 复原结果与讨论第47-52页
    3.3 基于长短曝光图像对的图像复原方法第52-61页
        3.3.1 图像预处理和模糊核估计第54-55页
        3.3.2 基于局部约束RL算法的初步复原第55-56页
        3.3.3 增益控制的余量去卷积第56-57页
        3.3.4 实验结果与讨论第57-61页
    3.4 基于非下采样轮廓波变换和相对总变分约束的遥感图像去噪方法第61-67页
        3.4.1 非下采样轮廓波变换和相对总变分算子第61-64页
        3.4.2 多尺度图像去噪声第64-65页
        3.4.3 去噪实验结果第65-67页
    3.5 基于多源图像融合的遥感图像信息量提升方法第67-78页
        3.5.1 边缘保持的图像平滑技术第67-68页
        3.5.2 频率调节的图像显著性提取第68-70页
        3.5.3 多尺度多源图像融合框架第70-72页
        3.5.4 实验结果分析第72-78页
    3.6 本章小结第78-80页
4 图像噪声水平评估及噪声图像质量评价研究第80-109页
    4.1 典型图像质量评价及信噪比估计方法第80-87页
        4.1.1 典型图像质量评价方法第80-83页
        4.1.2 光学遥感图像质量评价参数第83-85页
        4.1.3 遥感图像信噪比计算方法第85-87页
    4.2 图像信号仿射重建模型第87-90页
        4.2.1 图像分割第87-88页
        4.2.2 图像信号仿射重建第88-89页
        4.2.3 分块边界模糊处理第89-90页
    4.3 基于噪声水平累积的图像噪声及信噪比估计方法第90-100页
        4.3.1 噪声及信噪比估计算法流程第90-93页
        4.3.2 实验结果及评价第93-97页
        4.3.3 算法讨论及应用第97-100页
    4.4 基于对比敏感函数和仿射重建模型的噪声图像质量评价方法第100-108页
        4.4.1 视觉对比度敏感函数滤波第101-103页
        4.4.2 无参考噪声图评价算子第103-104页
        4.4.3 实验结果及分析第104-108页
    4.5 本章小结第108-109页
5 大像移月面模糊图像复原技术及评价方法研究第109-138页
    5.1 实验总体设计第109-116页
        5.1.1 月面像移模糊图特点分析第109-113页
        5.1.2 月面图复原算法第113-116页
        5.1.3 整体实验方案第116页
    5.2 仿真复原实验设计及分析第116-130页
        5.2.1 理论仿真复原实验第117-123页
        5.2.2 实拍仿真复原实验第123-130页
    5.3 实拍月面图复原结果及质量评价分析第130-136页
    5.4 本章小结第136-138页
6 总结与展望第138-142页
    6.1 本文主要完成的工作第138-139页
    6.2 创新说明第139-140页
    6.3 未来展望第140-142页
参考文献第142-156页
作者简历及在学期间所取得的科研成果第156-157页

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