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商品簡介
目次
商品簡介
本書是智能SAR圖像處理與解譯領域的一本新著，是作者所在團隊10年來在該領域工作的積累。本書在全面總結國內外研究進展的基礎上，著重論述了SAR圖像噪聲抑制方法、橋梁和港口目標的檢測和曲線目標檢測、基于多尺度幾何分析(亦稱第三代小波分析、后小波分析等)的SAR圖像融合新算法、SAR圖像和三維高光譜圖像的壓縮技術、各種SAR圖像分割技術以及SAR圖像地物分類與目標識別新方法。本書側重于新算法的描述和實例的分析，反映了近年來SAR圖像處理與解譯智能化處理的最新發展概況，為該領域的深入研究提供了借鑒。 本書可以為信息科學、電子科學、計算機科學與地球科學等領域的研究人員提供參考，也可以作為相關專業研究生和高年級本科生教學參考書。
目次
前言
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 SAR圖像理解的研究現狀
1.3 SAR圖像處理與理解的研究內容及進展
1.3.1 相干斑抑制
1.3.2 SAR圖像特殊目標檢測
1.3.3 特征提取與選擇
1.3.4 圖像融合
1.3.5 圖像分割
1.3.6 SAR圖像分類
1.3.7 SAR圖像目標識別
1.3.8 SAR圖像及多光譜圖像壓縮
1.4 幾點思考
參考文獻
第2章 SAR圖像相干斑抑制
2.1 SAR成像原理及斑點噪聲特性
2.1.1 SAR成像原理
2.1.2 相干斑噪聲的產生機理
2.1.3 斑點噪聲模型和統計特性
2.2 傳統SAR圖像濾波方法
2.2.1 統計類濾波
2.2.2 小波域濾波
2.3 基于相關鄰域模型的SAR圖像濾波
2.3.1 基于Gamma分布的MAP濾波
2.3.2 鄰域結構模型
2.3.3 鄰域結構中雷達反射強度的MAP估計
2.3.4 基于非線性迭代的RCS重構
2.3.5 基于相關鄰域模型的SAR圖像濾波結果
2.4 基于Jeffrey先驗概率的貝葉斯估計小波去噪
2.4.1 小波收縮去噪原理
2.4.2 貝葉斯判決準則
2.4.3 小波系數的先驗概率密度函數P(x)
2.4.4 信號的估計
2.4.5 去噪結果
2.5 基于復小波的圖像去噪
2.5.1 復小波變換
2.5.2 復小波域貝葉斯收縮去噪算法
2.5.3 結合邊緣信息的復小波去噪算法
2.5.4 基于DRFB、CEIB的SAR圖像斑點噪聲去除
2.5.5 小結
2.6 基于復小波鄰域隱馬爾可夫模型的圖像去噪
2.6.1 鄰域隱馬爾可夫模型
……
第3章 SAR圖像目標檢測與變化檢測
第4章 SAR圖像融合
第5章 復雜圖像壓縮
第6章 SAR圖像分割
第7章 基于馬爾可夫統計模型的SAR圖像分割
第8章 SAR圖像分類與目標識別
附錄1
附錄2
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 SAR圖像理解的研究現狀
1.3 SAR圖像處理與理解的研究內容及進展
1.3.1 相干斑抑制
1.3.2 SAR圖像特殊目標檢測
1.3.3 特征提取與選擇
1.3.4 圖像融合
1.3.5 圖像分割
1.3.6 SAR圖像分類
1.3.7 SAR圖像目標識別
1.3.8 SAR圖像及多光譜圖像壓縮
1.4 幾點思考
參考文獻
第2章 SAR圖像相干斑抑制
2.1 SAR成像原理及斑點噪聲特性
2.1.1 SAR成像原理
2.1.2 相干斑噪聲的產生機理
2.1.3 斑點噪聲模型和統計特性
2.2 傳統SAR圖像濾波方法
2.2.1 統計類濾波
2.2.2 小波域濾波
2.3 基于相關鄰域模型的SAR圖像濾波
2.3.1 基于Gamma分布的MAP濾波
2.3.2 鄰域結構模型
2.3.3 鄰域結構中雷達反射強度的MAP估計
2.3.4 基于非線性迭代的RCS重構
2.3.5 基于相關鄰域模型的SAR圖像濾波結果
2.4 基于Jeffrey先驗概率的貝葉斯估計小波去噪
2.4.1 小波收縮去噪原理
2.4.2 貝葉斯判決準則
2.4.3 小波系數的先驗概率密度函數P(x)
2.4.4 信號的估計
2.4.5 去噪結果
2.5 基于復小波的圖像去噪
2.5.1 復小波變換
2.5.2 復小波域貝葉斯收縮去噪算法
2.5.3 結合邊緣信息的復小波去噪算法
2.5.4 基于DRFB、CEIB的SAR圖像斑點噪聲去除
2.5.5 小結
2.6 基于復小波鄰域隱馬爾可夫模型的圖像去噪
2.6.1 鄰域隱馬爾可夫模型
……
第3章 SAR圖像目標檢測與變化檢測
第4章 SAR圖像融合
第5章 復雜圖像壓縮
第6章 SAR圖像分割
第7章 基于馬爾可夫統計模型的SAR圖像分割
第8章 SAR圖像分類與目標識別
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