| 本书旨在论述SAR图像处理与解译新近的研究进展，除了介绍一些经典的方法外，书中主要结合作者所在课题组多年来的研究成果，详细论述了基于计算智能的SAR图像处理与解译方法。全书共分8章，具体内容包括SAR图像相干斑抑制、SAR图像目标检测与变化检测、复杂图像压缩、基于马尔可夫统计模型的SAR图像分割等。该书可供各大专院校作为教材使用，也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。 |
| 前言 第1章 绪论 1.1 研究背景及意义 1.2 SAR图像理解的研究现状 1.3 SAR图像处理与理解的研究内容及进展 1.3.1 相干斑抑制 1.3.2 SAR图像特殊目标检测 1.3.3 特征提取与选择 1.3.4 图像融合 1.3.5 图像分割 1.3.6 SAR图像分类 1.3.7 SAR图像目标识别 1.3.8 SAR图像及多光谱图像压缩 1.4 几点思考 参考文献 第2章 SAR图像相干斑抑制 2.1 SAR成像原理及斑点噪声特性 2.1.1 SAR成像原理 2.1.2 相干斑噪声的产生机理 2.1.3 斑点噪声模型和统计特性 2.2 传统SAR图像滤波方法 2.2.1 统计类滤波 2.2.2 小波域滤波 2.3 基于相关邻域模型的SAR图像滤波 2.3.1 基于Gamma分布的MAP滤波 2.3.2 邻域结构模型 2.3.3 邻域结构中雷达反射强度的MAP估计 2.3.4 基于非线性迭代的RCS重构 2.3.5 基于相关邻域模型的SAR图像滤波结果 2.4 基于Jeffrey先验概率的贝叶斯估计小波去噪 2.4.1 小波收缩去噪原理 2.4.2 贝叶斯判决准则 2.4.3 小波系数的先验概率密度函数P(x) 2.4.4 信号的估计 2.4.5 去噪结果 2.5 基于复小波的图像去噪 2.5.1 复小波变换 2.5.2 复小波域贝叶斯收缩去噪算法 2.5.3 结合边缘信息的复小波去噪算法 2.5.4 基于DRFB、CEIB的SAR图像斑点噪声去除 2.5.5 小结 2.6 基于复小波邻域隐马尔可夫模型的图像去噪 2.6.1 邻域隐马尔可夫模型 …… 第3章 SAR图像目标检测与变化检测 第4章 SAR图像融合 第5章 复杂图像压缩 第6章 SAR图像分割 第7章 基于马尔可夫统计模型的SAR图像分割 第8章 SAR图像分类与目标识别 附录1 附录2 |
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