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基于多元线性回归和稀疏化表示的高光谱遥感图像去噪
 
     论文目录
 
摘要第1-10页
ABSTRACT第10-13页
第一章 绪论第13-19页
   ·研究背景及其意义第13-14页
   ·国内外研究现状第14-17页
   ·噪声模型及信噪比的定义第17页
   ·本文的主要工作第17-19页
第二章 多元线性回归模型和稀疏化表示第19-23页
   ·多元线性回归模型第19页
   ·稀疏化表示及其基础第19-22页
     ·小波变换第20-21页
     ·复小波变换第21页
     ·Curvelet变换第21-22页
   ·本章小结第22-23页
第三章 结合多元线性回归和小波的噪声参数估计第23-29页
   ·噪声标准差的中值估计第23页
   ·噪声标准差估计的算法流程第23-24页
   ·实验第24-28页
     ·仿真实验第24-26页
     ·真实数据实验第26-28页
   ·本章小结第28-29页
第四章 基于多元线性回归的高光谱遥感图像去噪第29-35页
   ·光谱微分和Biva Shrink函数第29-30页
     ·光谱微分第29页
     ·双变量收缩Biva Shrink函数第29-30页
   ·基于MLR的去噪算法第30-31页
   ·仿真实验第31-33页
   ·本章小结第33-35页
第五章 高光谱遥感图像在Curvelet域的分析和去噪第35-43页
   ·高光谱遥感图像在Curvelet域的分析第35-38页
     ·Curvelet域上数据块的获取第35-36页
     ·Curvelet域上数据块的谱相关性分析第36-38页
   ·高光谱遥感图像在Curvelet域上的去噪第38页
   ·仿真实验第38-41页
   ·本章小结第41-43页
第六章 NAPCA应用于高光谱遥感图像去噪第43-51页
   ·噪声调整的主成分分析(NAPCA)第43-44页
   ·基于NAPCA的去噪算法第44-45页
     ·算法流程如下第44-45页
     ·保留波段的选取第45页
   ·实验第45-49页
     ·仿真实验第45-46页
     ·真实数据实验第46-49页
   ·本章小结第49-51页
第七章 总结和展望第51-53页
   ·全文总结第51-52页
   ·工作展望第52-53页
致谢第53-55页
参考文献第55-59页
作者在学期间取得的学术成果第59页

 
论文编号BS2246556,这篇论文共59
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