基于小波理论的SAR图像压缩算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-33页 |
| ·课题背景和来源 | 第14-20页 |
| ·课题背景及研究的目的意义 | 第15-17页 |
| ·SAR发展现状 | 第17-20页 |
| ·课题来源 | 第20页 |
| ·SAR图像压缩技术发展综述 | 第20-30页 |
| ·基于预测的SAR图像压缩 | 第21-23页 |
| ·基于矢量量化的SAR图像压缩 | 第23-24页 |
| ·基于变换的SAR图像压缩 | 第24-26页 |
| ·小波域的SAR图像压缩 | 第26-30页 |
| ·论文的主要研究内容和结构安排 | 第30-33页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第30-31页 |
| ·论文结构 | 第31-33页 |
| 第2章 SAR图像特性分析 | 第33-48页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·SAR图像介绍 | 第33-35页 |
| ·SAR图像统计模型 | 第35-39页 |
| ·单视SAR图像统计模型 | 第36-38页 |
| ·多视SAR图像统计模型 | 第38-39页 |
| ·SAR图像的空间相关性分析 | 第39-41页 |
| ·SAR图像相干斑噪声分析 | 第41-44页 |
| ·SAR图像动态范围分析 | 第44页 |
| ·SAR图像的信息量分析 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第3章 基于小波变换的SAR图像压缩 | 第48-77页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·小波变换基本理论 | 第48-57页 |
| ·连续小波变换 | 第48-49页 |
| ·多分辨率分析 | 第49-50页 |
| ·正交小波变换 | 第50-52页 |
| ·双正交小波变换 | 第52-54页 |
| ·小波变换与图像压缩 | 第54-57页 |
| ·多级树集合分裂算法 | 第57-60页 |
| ·基于小波空间树结构的SAR图像压缩 | 第60-65页 |
| ·SOT去噪 | 第61-63页 |
| ·实验结果分析 | 第63-65页 |
| ·基于小波矢量树的SAR图像压缩 | 第65-71页 |
| ·小波系数特性分析和小波矢量树编码 | 第66-70页 |
| ·实验结果分析 | 第70-71页 |
| ·基于人类视觉模型的SAR图像压缩 | 第71-76页 |
| ·人类视觉模型分析 | 第72-74页 |
| ·实验结果分析 | 第74-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第4章 基于多小波变换的SAR图像压缩 | 第77-96页 |
| ·引言 | 第77页 |
| ·多小波变换基本理论 | 第77-83页 |
| ·多小波变换的多分辨率分析 | 第78页 |
| ·多小波的Mallat算法 | 第78-80页 |
| ·多小波基本性质 | 第80-81页 |
| ·多小波预滤波 | 第81-83页 |
| ·结合SPIHT算法改进的多小波SAR图像压缩 | 第83-91页 |
| ·实验中选用的多小波及其滤波器组 | 第83-88页 |
| ·多小波系数编码及实验结果 | 第88-91页 |
| ·多小波域去噪和压缩算法 | 第91-95页 |
| ·改进的多小波域软阈值去噪 | 第92-93页 |
| ·实验结果分析 | 第93-95页 |
| ·本章小结 | 第95-96页 |
| 第5章 基于小波包分解的SAR图像压缩 | 第96-110页 |
| ·引言 | 第96页 |
| ·小波包分解基本理论 | 第96-100页 |
| ·小波包树 | 第97页 |
| ·图像小波包 | 第97-100页 |
| ·最优基选取的代价函数设计 | 第100-103页 |
| ·小波包系数编码 | 第103-109页 |
| ·小波包系数特性分析 | 第104-106页 |
| ·小波包系数重排 | 第106-107页 |
| ·子带加权函数设计 | 第107-108页 |
| ·实验结果分析 | 第108-109页 |
| ·本章小结 | 第109-110页 |
| 结论 | 第110-112页 |
| 参考文献 | 第112-122页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第122-125页 |
| 致谢 | 第125-126页 |
| 个人简历 | 第126页 |
