2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題（含答案詳解+作文范文）_第1頁(yè)
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1、西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文基于Contourlet變換域統(tǒng)計(jì)模型的SAR圖像去噪姓名：田福苓申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：電路與系統(tǒng)指導(dǎo)教師：侯彪20100101AbstractIIIAbstractT11epresenceofspecklenoiseinSARimagesisundesirable。anditmakessceneanalysisandimageunderstandingverydifficultThus，specklere

2、ductionisveryimportantformanySARimagesprocessingtasks，forexampleedgedetectionandimagesegmentation111etraditionaldenoisingmethodsincludingairspacedomainandtransformdomainmethodsdon’tworkeffectivelywhenusingforSARimagesden

3、oisingWhenusingthesemethods，somedetailsarelostandthenoisesofthehomogeneousregionsCannotbeeffectivelydisposedofHowevertheappearanceofstatisticalmodelsinmultiscalegeometrictransformdomainprovideskindsofnewlydevelopedmodels

4、forSARimagesdenoisingTllispapermainlystudiesMultiscaleGeometricAnalysis(MGA)tools，ieContourletandContourletbasedstatisticalmodels，ontheapplicationofSARimagesdenoisingThreenewmethodsareproposedinthispaperThemaininnovative

5、pointsare嬲follows：(1)Contourlet—basedHiddenMarkovTree(HMT)ModelandContextualHiddenMarkovModel(CHMM)forSARImagesDenoising，thismethodbasesOnthefactthatContourletcoefficientsbearstrongcorrelationsbetweenneighborsandintersca

6、lesneCHMMiscombinedwiththeHMTtoestablishstatisticalmodelsinContourletdomainCycleSpinningwillbeemployedtoavoidtheartifactswhicharecausedbytranslationinvarianceoftheContourlettransformSimultaneous，theanisotropicdiffusionis

7、usedteinforcethedetailinformation(2)ContourletbasedBlockHiddenMarkovModel(BHMM)forSAPImagesDenoising，theBHMMisconstructedtocharacterizetheneighbors’dependenceofContourletcoefficients，whichisusedforSARimagesdespeckling(3)

8、NonsubsampledComourletTransform州sca3basedEdgeDetectionandPriorSpatialConstraintsforSARImagesDenoising，firstusingedgedetectortolabeltheNSCTcoefficientsasthreeclasses，thenusingBHMMforSARimagedenoising，atlastusingpriorspati

9、alconstraintstodeal記mdifferenceimage，thenadditionisperformedforthetwodenoisingimagestogetthefmaldenoisingresult功eexperimentalresultsusingrealSARimagesshowthattheproposedmethodoutperformstheclassicalspatialfiltersanddespe

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