Curvelet变换在SAR图像斑点噪声抑制和多源遥感图像融合中的应用

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摘要

第一章绪论

1.1引言

1.2遥感图像处理概述

1.2.1遥感图像处理的目的和内容

1.2.2发展遥感图像处理技术的必要性和紧迫性

1.3 Curvelet变换在遥感图像处理中的应用概述

1.3.1一种新的图像变换处理方法——Curvelet变换

1.3.2 SAR图像斑点噪声抑制的研究意义和国内外研究现状

1.3.3多源遥感图像融合的研究意义和国内外研究现状

1.4论文的组织结构

第二章Curvelet变换的理论及实现

2.1引言

2.2小波变换的相关理论和实现

2.2.1小波变换的理论

2.2.2二维快速小波变换及其实现算法

2.3 Curvelet变换

2.3.1 Curvelet变换的概念

2.3.2离散Curvelet变换的实现

第三章Curvelet变换在SAR图像斑点噪声抑制中的应用

3.1引言

3.2 SAR的成像机理和图像类别

3.2.1 SAR的工作原理

3.2.2 SAR图像数据的类别

3.3 SAR图像的斑点噪声模型

3.3.1 SAR图像斑点噪声的成因

3.3.2 SAR图像斑点噪声模型

3.4已有的SAR图像斑点噪声抑制方法

3.4.1空域滤波器

3.4.2频域去噪法

3.4.3小波变换去噪法

3.4.4 Curvelet变换去噪法

3.4.5 Curvelet与小波联合的SAR图像斑点噪声抑制方法

3.5 Curvelet与小波的模糊自适应联合法

3.5.1模糊自适应联合法的思想

3.5.2模糊自适应联合法的实现步骤

3.6 SAR图像斑点噪声抑制实验的结果与分析

3.6.1 SAR图像斑点噪声抑制效果的客观评估方法

3.6.2实验结果与分析

第四章Curvelet在多源遥感图像融合中的应用

4.1引言

4.2多源遥感图像融合概述

4.3已有的多源遥感图像像素级融合方法

4.3.1多源遥感图像融合的常用方法

4.3.2 Curvelet变换融合法

4.4 Curvelet与小波联合的多源遥感图像融合方法

4.4.1遥感图像融合效果的客观评估方法

4.4.2 Curvelet与小波的联合融合法

4.5多源遥感图像融合实验的结果与分析

第五章总结与展望

参考文献

致谢

研究生阶段参与的项目与发表的论文