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高光谱图像异常检测研究
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高光谱图像异常检测研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第11-13页
缩略语对照表第13-16页
第一章 绪论第16-22页
　　　　1.1 研究背景与意义第16-17页
　　　　1.2 国内外研究现状第17-20页
　　　　1.3 本文课题来源及研究内容安排第20-22页
　　　　　　　　1.3.1 本论文课题来源第20页
　　　　　　　　1.3.2 研究内容安排第20-22页
第二章 高光谱图像降维与异常检测基本原理第22-40页
　　　　2.1 高光谱图像数据模型第22-23页
　　　　2.2 高光谱图像数据特性第23-25页
　　　　2.3 经典数据降维算法第25-30页
　　　　　　　　2.3.1 线性降维算法第25-27页
　　　　　　　　2.3.2 非线性降维算法第27-30页
　　　　2.4 高光谱图像异常检测经典算法第30-34页
　　　　　　　　2.4.1 RX算法第30-32页
　　　　　　　　2.4.2 KRX算法第32-34页
　　　　2.5 异常检测性能评价指标第34-35页
　　　　2.6 实验仿真与分析第35-38页
　　　　2.7 本章小结第38-40页
第三章 基于非线性降维与图像融合的高光谱异常检测第40-68页
　　　　3.1 独立分量分析第40-44页
　　　　　　　　3.1.1 基本模型第40页
　　　　　　　　3.1.2 Fast ICA算法第40-42页
　　　　　　　　3.1.3 数据预处理第42-44页
　　　　3.2 异常分量处理第44-48页
　　　　　　　　3.2.1 基于JSKF模型的异常分量提取第44-45页
　　　　　　　　3.2.2 MD算法第45-46页
　　　　　　　　3.2.3 MF算法第46-47页
　　　　　　　　3.2.4 SVD算法第47-48页
　　　　3.3 基于WT的像素级图像融合第48-50页
　　　　3.4 基于非线性降维与图像融合的高光谱异常检测第50-51页
　　　　3.5 实验仿真与分析第51-66页
　　　　　　　　3.5.1 实验数据集第51-52页
　　　　　　　　3.5.2 AVIRIS机场图像实验仿真结果第52-60页
　　　　　　　　3.5.3 HYDICE Urban Scene图像实验仿真结果第60-66页
　　　　3.6 本章小结第66-68页
第四章 基于空谱联合协同表示的高光谱异常检测第68-88页
　　　　4.1 协同表示基本原理第68-70页
　　　　　　　　4.1.1 稀疏表示第68-69页
　　　　　　　　4.1.2 协同表示第69-70页
　　　　4.2 图像预处理第70-73页
　　　　　　　　4.2.1 基于流形学习的局部线性嵌入降维第70-72页
　　　　　　　　4.2.2 异常信息提取第72-73页
　　　　4.3 基于空谱联合协同表示的高光谱异常检测第73-75页
　　　　　　　　4.3.1 空间维度协同表示第73页
　　　　　　　　4.3.2 光谱维度协同表示第73-75页
　　　　　　　　4.3.3 总体算法流程第75页
　　　　4.4 实验仿真与分析第75-87页
　　　　　　　　4.4.1 AVIRIS机场图像实验仿真结果第75-81页
　　　　　　　　4.4.2 HYDICE Urban Scene图像实验仿真结果第81-87页
　　　　4.5 本章小结第87-88页
第五章 总结与展望第88-90页
　　　　5.1 总结第88-89页
　　　　5.2 展望第89-90页
参考文献第90-96页
致谢第96-98页
作者简介第98-99页

本篇论文共99页，点击这进入下载页面。
 
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