智能SAR图象处理与解译

本书基于智能信息处理新方法，对SAR图像处理和解译的各部分内容展开了较深入、全面的讨论。具体包括：SAR图像相干斑抑制、目标检测、融合、增强、分割、分类、目标识别等内容。论述了各部分的一些经典方法，提出了基于智能计算方法的SAR图像处理与解译的新理论、新方法，并且通过充分的实验，详细分析并比较了算法在实际应用中的性能。全书共分八章。第1章介绍SAR图像处理及解译的研究背景、意义及进展；从第2章开始，分别对SAR图像处理及解译的各个内容展开讨论。其中包括：第2章，在分析SAR成像原理及斑点噪声特性基础上，论述了不同的SAR图像噪声抑制方法；第3章论述了SAR图像目标特征，具体分析了桥梁、港口目标的检测和曲线目标检测；第4章首先给出融合基本方法、评价准则以及融合算子，其次详细论述了几种基于多尺度几何分析（亦称第三代小波分析、后小波分析等）的融合新算法；第5章讨论SAR图像和三维高光谱图像的压缩技术；第6章详细讨论基于各种不同方法的SAR图像分割技术；第7章着重研究基于Markov统计模型的SAR图像分割；第8章给出了SAR图像地物分类与目标识别新方法。