光学对地观测图像的大气物理退化机理及补偿技术研究

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光学对地观测图像的大气物理退化机理及补偿技术研究

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光学对地观测图像的大气物理退化机理及补偿技术研究

论文目录
致谢	第1-6页
摘要	第6-8页
ABSTRACT	第8-13页
1 绪论	第13-25页
1.1 研究背景与意义	第13-16页
1.2 国内外研究现状	第16-22页
1.2.1 非物理模型图像去雾算法	第16-17页
1.2.2 基于Retinex模型的去雾算法	第17-18页
1.2.3 基于物理模型的去雾算法	第18-22页
1.3 论文章节安排	第22-25页
2 大气辐射传输退化仿真与分析	第25-45页
2.1 大气辐射传输方程理论概述	第25-31页
2.1.1 大气辐射传输方程及其形式解	第25-27页
2.1.2 大气辐射传输方程离散化及近似解	第27-31页
2.2 大气辐射传输简化模型	第31-38页
2.2.1 大气的吸收效应	第32-33页
2.2.2 目标的反射辐射建模	第33-36页
2.2.3 目标的热辐射建模	第36-37页
2.2.4 大气辐射传输简化模型	第37-38页
2.3 辐射传输的大气退化仿真结果	第38-43页
2.3.1 仿真参数设置	第38-40页
2.3.2 仿真结果分析	第40-43页
2.4 本章小结	第43-45页
3 遥感图像的大气物理退化机理及模型	第45-61页
3.1 图像大气单次散射退化模型	第45-50页
3.1.1 入射光的衰减效应及模型	第47-48页
3.1.2 大气天光的成像模型	第48-50页
3.2 图像大气多次散射和非均匀性退化模型	第50-57页
3.2.1 入射光多次散射效应及模型	第50-55页
3.2.2 大气非均匀效应及模型	第55-57页
3.3 遥感图像的大气退化仿真	第57-60页
3.4 本章小结	第60-61页
4 遥感图像的大气退化补偿算法及应用	第61-113页
4.1 基于非均匀云雾大气条件下的遥感图像去雾算法	第61-83页
4.1.1 算法流程分析	第62-68页
4.1.2 编制软件介绍	第68-69页
4.1.3 实验结果比较	第69-83页
4.2 基于Angstrom指数的多波段遥感图像去雾算法	第83-89页
4.2.1 Angstrom指数关系	第83-85页
4.2.2 实验结果比较	第85-89页
4.3 基于Mean-Shift分块去卷积的遥感图像去雾算法	第89-101页
4.3.1 基于Mean-Shift的图像分割	第89-93页
4.3.2 分块去卷积	第93-94页
4.3.3 实验结果比较	第94-98页
4.3.4 激光雷达合并应用	第98-101页
4.4 基于CUDA的遥感图像去雾GPU加速算法	第101-104页
4.4.1 GPU加速及CUDA介绍	第102页
4.4.2 实验结果比较	第102-104页
4.5 基于遥感图像大气分布估计算法	第104-111页
4.5.1 大气非均匀分布估计修正	第105-106页
4.5.2 图像透过率估计修正	第106-107页
4.5.3 实验结果比较	第107-111页
4.6 本章小结	第111-113页
5 大气退化图像质量评价方法研究	第113-135页
5.1 人工神经网络算法概述	第113-116页
5.1.1 人工神经网络模型	第113-115页
5.1.2 人工神经网络的训练算法	第115-116页
5.2 输入参量及训练数据库介绍	第116-128页
5.2.1 训练数据库	第117页
5.2.2 大气退化相关图像性质	第117-128页
5.3 遥感图像大气退化评价结果	第128-132页
5.3.1 人工神经网络图像评价流程	第128-129页
5.3.2 图像评价结果	第129-132页
5.4 本章小结	第132-135页
6 总结与展望	第135-139页
6.1 本文主要完成的工作	第135-136页
6.2 主要创新点	第136-137页
6.3 未来的展望	第137-139页
参考文献	第139-149页
博士攻读期间科研成果及参与项目	第149-150页

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