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聲明

第一章緒論

1.1研究背景

1.1.1遙感圖像的定義及用途

1.1.2遙感圖像處理概述

1.1.3遙感圖像噪聲的類型

1.2研究意義

1.3本文研究內(nèi)容

1.4本文結構

第二章小波變換理論

2.1連續(xù)小波變換

2.2離散小波變換

2.3小波變換的時頻分析特性

2.4多分辨分析

2.5小波包分析

2.6離散小波的快速算法——Mallat算法

2.7小波基的選擇

第三章基于小波變換的一維遙感數(shù)據(jù)降噪

3.1遙感圖像處理整體框架

3.2一維數(shù)據(jù)小波降噪

3.2.1閾值降噪法的步驟

3.2.2小波基的選定原則

3.2.3閾值函數(shù)的選取原則

3.2.4閾值原則的選取原則

3.2.5分解層數(shù)的選擇原則

3.3基于小波變換的一維含白噪聲遙感數(shù)據(jù)降噪處理

3.4基于小波變換的一維含有色噪聲遙感數(shù)據(jù)的處理

3.4.1對于含白噪聲的數(shù)據(jù)的處理方式對有色噪聲的處理效果

3.4.2基于小波包降噪處理

3.4.3基于魯棒估計的降噪處理

3.4.4基于區(qū)間劃分算法的降噪處理

第四章基于小波變換的二維遙感圖像降噪

4.1傳統(tǒng)的圖像去噪方式

4.1.1鄰域平均濾波法

4.1.2頻域濾波

4.1.3中值濾波

4.2小波圖像降噪

4.2.1二維離散小波變換

4.2.2基于小波變換的圖像降噪技術

4.3基于邊緣恢復的遙感圖像降噪處理

4.3.1邊緣檢測

4.3.2邊緣恢復的降噪方法

第五章基于小波變換的圖像融合

5.1圖像融合的三個層次

5.1.1像素級圖像融合

5.1.2特征級圖像融合

5.1.3決策級圖像融合

5.2小波變換的圖像融合

5.2.1基于小波變換的圖像融合的步驟

5.2.2基于小波變換的圖像融合的融合規(guī)則

5.2.3小波融合中分解層數(shù)與小波基的選擇

5.3邊緣恢復的圖像融合方法

第六章總結和展望

6.1總結

6.2展望

參考文獻

發(fā)表論文和參加科研情況說明

致 謝