第1章 绪论
1．1 研究背景、目的及意义
1．2 国内外研究现状
1．3 本书的主要研究工作和结构

第2章 SAR的基本原理和特点
2．1 SAR的工作原理
2．2 SAR的成像原理
2．3 SAR图像的统计特性
2．4 SAR系统的发展概况
2．5 本章小结

第3章 SAR图像压缩
3．1 稀疏系数求解的匹配追踪类算法
3．2 改进的盲稀疏度信号自适应正交匹配追踪算法
3．3 SAR图像压缩与重构
3．4 本章小结

第4章 SAR图像相干斑抑制
4．1 基于自蛇扩散和稀疏表示的SAR图像相干斑抑制
4．2 基于Curvelet变换的SAR图像相干斑抑制
4．3 基于K-SVD算法的SAR图像相干斑抑制
4．4 基于K-LLD算法的SAR图像相干斑抑制
4．5 基于K-OLS算法的SAR图像相干斑抑制
4．6 基于点奇异性的小波域SAR图像相干斑抑制
4．7 基于线奇异性的剪切波域SAR图像相干斑抑制
4．8 基于稀疏优化模型的SAR图像相干斑抑制
4．9 本章小结

第5章 SAR图像目标分类
5．1 SAR图像目标分类设计模型
5．2 基于多子分类器AdaBoost算法的SAR图像目标分类
5．3 基于EMACH滤波器与稀疏表示的SAR图像目标分类
5．4 基于稀疏表示和级联字典的SAR图像目标分类
5．5 基于稀疏表示和单演信号的SAR图像目标分类
5．6 本章小结

第6章 异源图像配准与融合
6．1 图像配准基本知识
6．2 基于个体最优选取约束的SAR图像与光学图像配准
6．3 图像融合基础知识
6．4 基于自适应权值的Curvelet域SAR图像与红外图像融合
6．5 基于稀疏表示的NSCT域SAR图像与红外图像融合
6．6 基于单演特征的自适应异源图像融合
6．7 本章小结

第7章 总结与展望
7．1 本书工作总结
7．2 后续工作展望