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内容简介
前 言
第1章 绪 论
1.1 研究背景及意义
1.2 SAR图像处理国内外研究现状
参 考 文 献
第2章 SAR图像特性及其相干斑噪声特性
2.1 SAR图像成像原理和特点
2.2 SAR图像特性
2.3 相干斑噪声的产生机理和仿真模型
2.4 相干斑噪声的统计特性和模型
参 考 文 献
第3章 SAR图像噪声抑制和增强
3.1 去噪方法的性能评价标准
3.2 空间域噪声抑制方法
3.3 小波域噪声抑制方法
3.4 结合Curvelet和Wavelet变换的SAR图像去噪
3.5 基于平稳树状小波变换和贝叶斯估计的SAR图像噪声抑制
3.6 基于稀疏表示和字典学习的SAR图像去噪
3.7 多波段多极化SAR图像信息压缩与滤波算法
3.8 基于ME-curvelet变换和PSO的自适应SAR图像增强
参 考 文 献
第4章 SAR图像与光谱图像的融合
4.1 经典的融合效果评价准则
4.2 多传感器图像融合主要方法
4.3 基于保真小波图像融合方法
4.4 基于多小波变换的图像融合方法
4.5 基于小波包变换的图像融合
4.6 基于区域统计特征的特征级图像融合
参 考 文 献
第5章 SAR图像边缘检测
5.1 经典的多尺度边缘检测方法
5.2 基于小波的多尺度边缘检测
5.3 基于多尺度几何分析的边缘检测
5.4 多尺度边缘检测技术在SAR图像上的应用
5.5 基于自适应免疫遗传算法的SAR图像边缘检测
参 考 文 献
第6章 SAR图像分割
6.1 图像分割概述
6.2 基于马尔可夫随机场的SAR图像分割
6.3 基于模糊神经网络的SAR图像分割
6.4 基于Gaussian-Hermite矩的SAR图像分割
6.5 基于Dirichlet过程混合模型的SAR图像分割方法
参 考 文 献
第7章 SAR图像目标检测和识别
7.1 基于快速Beamlet变换的SAR图像桥梁检测
7.2 基于图像高维奇异性分析的SAR图像带状目标检测
7.3 SAR图像环境因子的检测
7.4 SAR图像两个典型小流域环境因子专题分析
7.5 基于KSVD和PCA的SAR图像目标特征提取和识别
7.6 基于LPSO训练算法的模糊多类SVM的SAR图像目标识别
参 考 文 献
附 录
附录I 定理5.3的证明
附录II 用子束链来近似任意直线段的算法
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