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內容推薦

極化合成孔徑雷達圖像增強是合成孔徑雷達圖像處理的一個重要方面。由于極化SAR的相干成像特性，其固有的相干斑噪聲嚴重影響了后續目標檢測、分類和識別等應用，因此極化SAR圖像增強主要是進行相干斑抑制。

本書從極化合成孔徑雷達的基本原理講起，以極化合成孔徑雷達圖像的相干斑抑制為主要內容，分為三大部分：第一部分為第2章，主要講述了極化的概念和極化SAR基礎理論；第二部分為第3章至第4章，包括單極化和多極化SAR圖像的相干斑形成機理、相干斑特性和模型以及相干斑抑制的各種方法討論；第三部分為第5章至第6章，介紹了獨立分量分析（ICA）的原理及在SAR圖像相干斑抑制和在地物分類中的應用。本書既包括極化SAR圖像增強的基礎理論和方法，也包括近年來該領域的最新發展狀況。

本書可供雷達技術領域的工程技術人員和科研人員閱讀參考。

目錄
第1章 緒論
1.1 引言
　1.2 全極化SAR的發展及應用
　1.3 SAR圖像的相干斑抑制技術
　1.4 本書主要內容
第2章 極化SAR基礎理論
　2.1 引言
　2.2 極化理論
　　2.2.1 極化波概述
　　2.2.2 波的極化
　　2.2.3 Stokes矢量表示式
　　2.2.4 部分極化波
　2.3 散射過程的描述
　　2.3.1 散射幾何
　　2.3.2 散射矩陣的表示
　　2.3.3 Mueller矩陣的表示
　2.4 散射截面的計算
　2.5 極化特征的分析
　　2.5.1 部分極化波的接收
　　2.5.2 散射機理
　　2.5.3 極化特征的分析
　2.6 小結
第3章 單極化SAR圖像的相干班抑制
　3.1 引言
　3.2 相干斑的特性分析
　　3.2.1 相干斑形成機理
　　3.2.2 相干斑噪聲模型
　3.3 空域的相干斑抑制方法
　　3.3.1 中值濾波器
　　3.3.2 Lee的局部統計濾波器及其改進
　　3.3.3 MAP濾波器
　3.4 相干斑抑制技術的性能評估
　3.5 小結
第4章 極化SAR圖像的相干班抑制
　4.1 引言
　4.2 多極化SAR圖像的統計特性
　　4.2.1 多極化SAR圖像的相干斑統計特性
　　4.2.2 極化域的相干斑噪聲模型
　　4.2.3 改進的極化域相干斑噪聲模型
　4.3 極化白化濾波及多視極化白化濾波
　4.4 最優加權濾波器
　4.5 多紋理最大似然估計
　4.6 試驗結果與分析
　　4.6.1 C波段四極化通道多視數據
　　4.6.2 L波段二極化通道（HH、HV）多視數據
　　4.6.3 用各種算法濾波后的圖像的視覺比較
　　4.6.4 試驗結果分析
　4.7 小結
第5章 獨立分量分析制
　5.1 引言
　5.2 獨立分量分析基礎
　　5.2.1 隨機變量的高階統計特性
　　5.2.2 信息論基礎
　　5.2.3 統計獨立性
　5.3 主分量分析
　5.4 獨立分量分析
　　5.4.1 ICA的模型描述及約束條件
　　5.4.2 ICA的預處理
　　5.4.3 ICA的結構
　5.5 獨立分量分析算法研究
　　5.5.1 獨立分量分析目標（對照）函數
　　5.5.2 獨立分量分析優化算法
　5.6 獨立分量分析的典型應用
　　5.6.1 語音分離實驗
　　5.6.2 圖像分離實驗
　5.7 小結
第6章 基于獨立分量分析的SAR圖像相干斑抑制
　6.1 引言
　6.2 獨立分量分析降低極化SAR圖像相干斑噪聲
　6.3 實驗數據
　6.4 實驗內容和實驗結果分析
　　6.4.1 現有一些相干斑抑制方法的實驗
　　6.4.2 ICA方法的實驗
　　6.4.3 實驗結果比較分析
　6.5 獨立分量分析稀疏編碼（SCS）降低極化SAR 圖像相干斑噪聲
　　6.5.1 獨立分量稀疏編碼及去噪原理
　　6.5.2 基于ICA-SCS的實驗
　6.6 小結
第7章 結語
參考文獻