| 第1章 绪论 1.1 引言 1.2 全极化SAR的发展及应用 1.3 SAR图像的相干斑抑制技术 1.4 本书主要内容 第2章 极化SAR基础理论 2.1 引言 2.2 极化理论 2.2.1 极化波概述 2.2.2 波的极化 2.2.3 Stokes矢量表示式 2.2.4 部分极化波 2.3 散射过程的描述 2.3.1 散射几何 2.3.2 散射矩阵的表示 2.3.3 Mueller矩阵的表示 2.4 散射截面的计算 2.5 极化特征的分析 2.5.1 部分极化波的接收 2.5.2 散射机理 2.5.3 极化特征的分析 2.6 小结 第3章 单极化SAR图像的相干班抑制 3.1 引言 3.2 相干斑的特性分析 3.2.1 相干斑形成机理 3.2.2 相干斑噪声模型 3.3 空域的相干斑抑制方法 3.3.1 中值滤波器 3.3.2 Lee的局部统计滤波器及其改进 3.3.3 MAP滤波器 3.4 相干斑抑制技术的性能评估 3.5 小结 第4章 极化SAR图像的相干班抑制 4.1 引言 4.2 多极化SAR图像的统计特性 4.2.1 多极化SAR图像的相干斑统计特性 4.2.2 极化域的相干斑噪声模型 4.2.3 改进的极化域相干斑噪声模型 4.3 极化白化滤波及多视极化白化滤波 4.4 最优加权滤波器 4.5 多纹理最大似然估计 4.6 试验结果与分析 4.6.1 C波段四极化通道多视数据 4.6.2 L波段二极化通道（HH、HV）多视数据 4.6.3 用各种算法滤波后的图像的视觉比较 4.6.4 试验结果分析 4.7 小结 第5章 独立分量分析制 5.1 引言 5.2 独立分量分析基础 5.2.1 随机变量的高阶统计特性 5.2.2 信息论基础 5.2.3 统计独立性 5.3 主分量分析 5.4 独立分量分析 5.4.1 ICA的模型描述及约束条件 5.4.2 ICA的预处理 5.4.3 ICA的结构 5.5 独立分量分析算法研究 5.5.1 独立分量分析目标（对照）函数 5.5.2 独立分量分析优化算法 5.6 独立分量分析的典型应用 5.6.1 语音分离实验 5.6.2 图像分离实验 5.7 小结 第6章 基于独立分量分析的SAR图像相干斑抑制 6.1 引言 6.2 独立分量分析降低极化SAR图像相干斑噪声 6.3 实验数据 6.4 实验内容和实验结果分析 6.4.1 现有一些相干斑抑制方法的实验 6.4.2 ICA方法的实验 6.4.3 实验结果比较分析 6.5 独立分量分析稀疏编码（SCS）降低极化SAR 图像相干斑噪声 6.5.1 独立分量稀疏编码及去噪原理 6.5.2 基于ICA-SCS的实验 6.6 小结 第7章 结语 参考文献 |
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