声明
摘要
致谢
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文主要工作及章节安排
第二章 Directionlet变换和SAR图像噪声模型
2.1 二维小波变换
2.1.1 小波变换的思想与实现
2.1.2 二维小波变换的缺陷
2.2 各向异性小波变换
2.3 Directionlet变换
2.3.1 数字线与陪集分解
2.3.2 Directionlet变换的实现
2.4 SAR图像与相干斑模型
2.4.1 相干斑产生的原因和SAR图像的统计特性
2.4.2 相干斑噪声的模型
第三章 基于多尺度积的SAR图像相干斑抑制
3.1 多尺度积与SAR图像相干斑抑制算法
3.1.1 多尺度积
3.1.2 基于多尺度积的SAR图像相干斑抑制算法
3.2 阈值和噪声标准差的估计
3.2.1 阈值估计
3.2.2 噪声标准差估计
3.3 实验结果与分析
3.3.1 合成SAR图像实验
3.3.2 真实SAR图像实验
3.4 结论
第四章 SAR图像Directionlet变换系数的统计特性和Bayesian估计
4.1 Cauchy模型与MAP估计
4.1.1 图像directionlet系数的Cauchy模型
4.1.2 Bayesian估计器与参数估计
4.1.3 基于统计模型的SAR图像相干斑消除算法
4.1.4 实验结果与分析
4.1.5 结论
4.2 Gaussian混合模型与MAP估计
4.2.1 图像directionlet系数的Gaussian混合模型
4.2.2 参数估计与平均MAP估计器
4.2.3 实验结果与分析
4.2.4 结论
4.3 Laplacian混合模型与MAP估计
4.3.1 图像directionlet系数的Laplacian混合模型
4.3.2 参数估计
4.3.3 基于尺度内相关性的平均MAP估计器
4.3.4 实验结果与分析
4.3.5 结论
第五章 基于GPU的SAR图像相干斑抑制算法快速实现
5.1 CUDA架构下的GPU通用计算及其硬件结构
5.2 CUDA软件架构与编程模式
5.2.1 CUDA软件架构
5.2.2 CUDA编程模式
5.3 基于GPU的SAR图像相干斑抑制
5.3.1 矩阵转置并行算法
5.3.2 Directionlet变换并行算法
5.3.3 并行排序算法
5.4 SAR图像相干斑去除并行算法性能测试
5.5 结论
第六章 总结
附录
参考文献
博士期间的学术成果