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摘 要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 研究现状
1.2.1 基于学习的算法
1.2.2 基于小波和重建的方法
1.2.3 基于神经网络深度学习的方法
1.3 本文研究的内容
第二章 遥感影像超分辨率重建理论及质量评价
2.1 遥感图像理论
2.1.1 图像和遥感影像
2.1.2 遥感影像分辨率
2.2 图像的超分辨率重建
2.3 质量评价指标
2.3.1 主观评价方法
2.3.2 客观评价方法
第三章 基于小波域隐马尔可夫树模型(HMT)的遥感超分辨率重建
3.1 小波变换[51]
3.2 小波域的隐马尔可夫树模型(HMT)
3.3 重建算法
3.4 实验与结果
第四章 基于Haar小波和插值的遥感超分辨率重建
4.1 二维离散小波变换
4.2 Haar小波[52]
4.3 算法与程序设计
4.4 基于Haar小波的超分辨率重建系统
4.5 重建实验结果与分析
第五章 基于Bp神经网络和小波变换的遥感超分辨率重建
5.1 Bp神经网络
5.2 Haar小波变换各分量之间的自相关性
5.3 学习算法与校正方法
5.4 重建实验结果与分析
总结与展望
参考文献
攻读学位期间取得的研究成果
致谢
