论文纲要：小波域SAR图像降斑及图像中河道检验和测定算法的接洽

正文的重要处事是对合成孔径雷达(SAR)图像领会运用算法的接洽，囊括对准去除关系雀斑噪声，接洽SAR图像滤波恢复算法和接洽SAR图像中边际检验和测定题目，产生河道索取算法两上面的实质。在深刻领会SAR图像个性和已生存的时域、频域滤波算法的普通上，正文提出了一种矫正的α－MAP降斑算法，算法经过沿用厚尾α宁静散布和引入噪声方差安排系数的本领，不妨赢得更好的降斑和纹理维持功效，同声沿用稳固小波领会处置了Gibbs效力引入的伪噪声题目。该算法更具符合性，在本能参数和恢复图像功效上都有较好的展现。在河道消息索取上面，正文经过接洽小波边际检验和测定表面以及海岸线检验和测定算法，充溢运用河道个性，提出了鉴于二进小波变幻的边际索取和脊线盯梢本领的检验和测定算法。正文运用小波变幻多标准个性举行边际检验和测定，沿用小波域系数径直关系的本领索取边际，比WTMM算法越发大略高效。在贯穿不贯串边际点和水域连通时，本文华用了螺纹索取中的鉴于灰度级图像的脊线盯梢本领，克复了普遍运用于海岸线贯穿中的Snake模子计划搀杂，符合性差的缺陷。该算法更高效，对搀杂的河道边际更具符合性，算法检验和测定截止连通性更好，定位精确。