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大气退化遥感图像复原关键技术研究
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大气退化遥感图像复原关键技术研究
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-13页
第一章 绪论
第13-29页
1.1 引言
第13-14页
1.2 研究背景与意义
第14-15页
1.3 大气退化校正技术概述
第15-19页
1.3.1 空间望远镜技术
第15-17页
1.3.2 自适应光学技术
第17-18页
1.3.3 图像复原技术
第18-19页
1.3.4 混合处理技术
第19页
1.4 大气退化图像复原技术的研究现状
第19-26页
1.4.1 图像复原技术研究概况
第20-25页
1.4.2 图像复原技术研究现状分析
第25-26页
1.5 论文主要研究内容及章节安排
第26-29页
1.5.1 主要研究内容
第26-27页
1.5.2 章节安排
第27-29页
第二章 大气湍流特性及其对光学成像系统影响的定量分析
第29-40页
2.1 大气湍流现象
第29-30页
2.2 大气湍流描述参数
第30-33页
2.2.1 大气折射率空间结构常数
第30页
2.2.2 大气折射率结构常数
第30-32页
2.2.3 大气相干长度
第32-33页
2.3 光学传递函数
第33-36页
2.3.1 长曝光OTF
第33-35页
2.3.2 短曝光OTF
第35-36页
2.4 大气湍流对光学成像系统影响的定量分析
第36-39页
2.4.1 对地基光学成像系统的影响
第36-37页
2.4.2 对空基光学成像系统的影响
第37-39页
2.5 本章小结
第39-40页
第三章 大气湍流廓线获取技术研究
第40-65页
3.1 模型计算法
第40-49页
3.1.1 模型计算法研究进展
第40-43页
3.1.2 气象参数的获取
第43-45页
3.1.3 大气光学湍流参数化模型
第45-48页
3.1.4 计算结果的验证与校准
第48-49页
3.2 单星SCIDAR技术原理
第49-53页
3.2.1 Classical SCIDAR原理
第49-50页
3.2.2 Generalized SCIDAR原理
第50-51页
3.2.3 Single Star SCIDAR原理
第51-53页
3.3 单星SCIDAR数据处理方法
第53-55页
3.3.1 问题描述
第53-54页
3.3.2 模拟退火算法
第54-55页
3.4 单星SCIDAR系统样机简介
第55-63页
3.4.1 硬件系统
第55-58页
3.4.2 观测系统
第58-62页
3.4.3 数据处理系统
第62-63页
3.5 本章小结
第63-65页
第四章 结合大气MTF估计的改进维纳滤波和IBD算法
第65-79页
4.1 大气MTF估计模型
第65-68页
4.1.1 大气湍流MTF估计模型
第65-66页
4.1.2 大气气溶胶MTF估计模型
第66-67页
4.1.3 大气整体MTF估计模型
第67-68页
4.2 结合大气MTF估计的改进维纳滤波算法
第68-73页
4.2.1 经典维纳滤波算法原理
第68-69页
4.2.2 增量维纳滤波算法
第69-70页
4.2.3 结合大气MTF估计的改进维纳滤波算法
第70-71页
4.2.4 实验结果与分析
第71-73页
4.3 结合大气MTF估计的改进IBD算法
第73-78页
4.3.1 IBD算法原理
第73-75页
4.3.2 IBD算法的实现流程
第75页
4.3.3 结合大气MTF估计的改进IBD算法
第75-77页
4.3.4 实验结果与分析
第77-78页
4.4 本章小结
第78-79页
第五章 面向视觉清晰度改善的结合自适应参数确定和大气MTF估计的APEX算法
第79-92页
5.1 APEX算法简介
第79-85页
5.1.1 Levy点扩散函数
第79-80页
5.1.2 中心极限定理与APEX算法
第80-81页
5.1.3 傅里叶变换与APEX算法
第81-82页
5.1.4 SECB解卷积与扩散方程
第82-84页
5.1.5 慢动作盲解卷积
第84-85页
5.1.6 APEX算法实现流程
第85页
5.2 改进的APEX算法
第85-88页
5.2.1 拟合参数的加权确定
第85-86页
5.2.2 OTF估计参数的自适应确定方法
第86-87页
5.2.3 结合大气MTF估计的改进APEX算法
第87页
5.2.4 改进算法的实现流程
第87-88页
5.3 实验结果与分析
第88-91页
5.3.1 多方向加权平均估计参数值的实验
第88-89页
5.3.2 OTF估计参数自适应确定实验
第89-90页
5.3.3 结合大气MTF估计的去大气模糊实验
第90-91页
5.4 本章小结
第91-92页
第六章 结合噪声去除的极大似然算法
第92-116页
6.1 基于混合噪声模型的极大似然算法
第92-94页
6.2 图像去噪算法简介与对比
第94-109页
6.2.1 TV去噪算法
第94-95页
6.2.2 BLS-GSM去噪算法
第95-98页
6.2.3 NLM去噪算法
第98-99页
6.2.4 BM3D去噪算法
第99-102页
6.2.5 算法去噪性能的对比与分析
第102-109页
6.3 改进的极大似然算法
第109-111页
6.3.1 基于EM算法的噪声估计参数
第109-110页
6.3.2 动态更新的PSF估计
第110-111页
6.3.3 改进算法描述
第111页
6.4 实验结果与分析
第111-114页
6.4.1 模拟点源目标复原实验
第112-113页
6.4.2 模拟扩展目标复原实验
第113-114页
6.4.3 真实数据复原实验
第114页
6.5 本章小结
第114-116页
第七章 基于暗原色先验的大气雾霾去除算法研究
第116-135页
7.1 雾天图像退化模型
第117-119页
7.1.1 衰减模型
第117-118页
7.1.2 环境光模型
第118页
7.1.3 雾天图像退化模型
第118-119页
7.2 暗原色先验简介
第119-120页
7.3 暗原色去雾算法原理
第120-123页
7.3.1 预估透射率分布图
第120-121页
7.3.2 优化透射率分布图
第121-123页
7.3.3 大气光估计
第123页
7.3.4 恢复场景辐射
第123页
7.4 He算法存在的问题分析
第123-124页
7.4.1 软抠图优化透射率分布的性能瓶颈
第123页
7.4.2 图像中明亮区域暗原色先验失效的问题
第123-124页
7.5 相应的改进方法
第124-128页
7.5.1 大气光值容差阈值设置
第124-125页
7.5.2 导向滤波优化透射率分布图
第125-128页
7.5.3 多分辨率计算
第128页
7.5.4 优化算法描述
第128页
7.6 实验结果与分析
第128-134页
7.6.1 明亮区域改进的对比实验
第128-129页
7.6.2 算法运行效率的对比实验
第129-133页
7.6.3 算法通用性实验
第133-134页
7.7 本章小结
第134-135页
第八章 总结与展望
第135-137页
8.1 总结
第135-136页
8.2 展望
第136-137页
致谢
第137-138页
参考文献
第138-146页
作者简历攻读博士学位期间完成的主要工作
第146-147页
本篇论文共
147
页,
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