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组合空间和光谱特性的高光谱图像异常检测与目标识别方法研究
 
     论文目录
 
摘要第10-13页
Abstract第13-15页
第一章 绪论第16-31页
    1.1 课题背景和研究意义第16-17页
    1.2 国内外研究现状第17-28页
        1.2.1 高光谱遥感技术第17-21页
        1.2.2 高光谱图像异常检测方法第21-27页
        1.2.3 高光谱图像目标识别方法研究现状第27-28页
    1.3 论文的主要工作及内容安排第28-31页
        1.3.1 论文的主要工作第28-29页
        1.3.2 论文的内容安排第29-31页
第二章 基于张量分解的高光谱图像异常检测方法第31-69页
    2.1 引言第31-32页
    2.2 张量分解的基本理论第32-38页
        2.2.1 张量的定义及其表示形式第32-34页
        2.2.2 张量代数运算第34-36页
        2.2.3 张量分解第36-38页
    2.3 算法原理与实现第38-48页
        2.3.1 算法原理第38-40页
        2.3.2 本文算法实现过程第40-48页
    2.4 实验结果与分析第48-68页
        2.4.1 实验数据描述第48-51页
        2.4.2 异常检测结果评价指标第51-52页
        2.4.3 实验结果与分析第52-68页
    2.5 小结第68-69页
第三章 结合光谱重构精度和空间约束的高光谱图像异常信息提取方法第69-102页
    3.1 引言第69-70页
    3.2 异常信息提取的基本理论框架第70-77页
        3.2.1 “像元光谱成分”标记矩阵的定义第70-71页
        3.2.2 异常信息提取的原理第71-72页
        3.2.3 “像元光谱成分”标记矩阵Μ的估计方法第72-77页
    3.3 优化求解“像元光谱成分”标记矩阵第77-83页
        3.3.1 初始化M第77-82页
        3.3.2 优化M第82-83页
    3.4 实验结果与分析第83-101页
        3.4.1 实验数据描述第83-86页
        3.4.2 实验结果与分析第86-101页
    3.5 小结第101-102页
第四章 基于张量的块分解的高光谱图像目标识别方法第102-119页
    4.1 引言第102页
    4.2 张量的块分解的基本原理第102-104页
        4.2.1 张量的块分解的定义第102-103页
        4.2.2 张量的块分解的求解过程第103-104页
    4.3 算法原理与实现第104-109页
        4.3.1 高光谱图像中的目标描述方法第104-107页
        4.3.2 相似性测度的定义第107-109页
    4.4 实验结果与分析第109-118页
        4.4.1 实验数据描述第109-112页
        4.4.2 实验结果与分析第112-118页
    4.5 小结第118-119页
第五章 总结与展望第119-121页
    5.1 论文工作总结第119-120页
    5.2 未来工作展望第120-121页
致谢第121-123页
参考文献第123-137页
作者在学期间取得的学术成果第137-139页
作者在学期间参加的科研项目第139页

 
 
论文编号BS3965971,这篇论文共139
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