基于压缩感知的遥感图像处理技术的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 遥感图像特性分析 | 第13-14页 |
| 1.2.2 遥感图像融合技术研究进展 | 第14-16页 |
| 1.2.3 遥感图像去噪技术研究进展 | 第16-18页 |
| 1.3 论文结构 | 第18-19页 |
| 第2章 压缩感知基本理论 | 第19-28页 |
| 2.1 引言 | 第19-20页 |
| 2.2 信号的稀疏表示 | 第20-21页 |
| 2.3 信号的观测采样 | 第21-24页 |
| 2.4 信号的重构 | 第24-25页 |
| 2.5 压缩感知理论的应用 | 第25-27页 |
| 2.5.1 图像处理 | 第25-26页 |
| 2.5.2 雷达成像 | 第26页 |
| 2.5.3 目标跟踪 | 第26-27页 |
| 2.5.4 医学成像 | 第27页 |
| 2.6 本章小节 | 第27-28页 |
| 第3章 基于小波稀疏的CS遥感图像融合 | 第28-42页 |
| 3.1 遥感图像融合基本理论 | 第28-34页 |
| 3.1.1 遥感图像融合准则 | 第28-29页 |
| 3.1.2 传统遥感图像融合方法 | 第29-32页 |
| 3.1.3 遥感图像融合效果评价 | 第32-34页 |
| 3.2 基于压缩感知的遥感图像融合算法 | 第34-39页 |
| 3.2.1 融合算法框架 | 第34-35页 |
| 3.2.2 算法关键步骤 | 第35-38页 |
| 3.2.3 算法实现 | 第38-39页 |
| 3.3 融合效果对比分析 | 第39-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于自适应全变分法的CS遥感图像去噪 | 第42-55页 |
| 4.1 遥感图像去噪基本理论 | 第42-48页 |
| 4.1.1 遥感图像噪声分析 | 第42-43页 |
| 4.1.2 传统遥感图像去噪方法 | 第43-48页 |
| 4.1.3 遥感图像去噪效果评价 | 第48页 |
| 4.2 基于压缩感知的遥感图像去噪算法 | 第48-52页 |
| 4.2.1 去噪算法框架 | 第49页 |
| 4.2.2 算法关键步骤 | 第49-51页 |
| 4.2.3 算法实现 | 第51-52页 |
| 4.3 去噪效果对比分析 | 第52-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录 A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录 | 第63-64页 |
| 附录 B 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第64页 |
