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基于稀疏和流形的高光谱图像特征提取研究

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基于稀疏和流形的高光谱图像特征提取研究
论文目录
 
摘要第1-7页
abstract第7-11页
第1章 绪论第11-21页
  1.1 课题研究背景和意义第11-13页
  1.2 高光谱图像处理的困难第13-15页
  1.3 高光谱图像特征提取算法研究现状第15-17页
  1.4 本文主要研究内容与结构第17-18页
  1.5 本文所采用的真实地物数据源第18-21页
第2章 高光谱图像特征提取算法第21-37页
  2.1 引言第21页
  2.2 高维数据描述第21-22页
  2.3 线性特征提取算法第22-25页
    2.3.1 主成分分析第22-24页
    2.3.2 线性鉴别分析第24-25页
  2.4 基于核的非线性特征提取算法第25-26页
  2.5 基于流形学习的无监督特征提取算法第26-31页
    2.5.1 等距特征映射第26-28页
    2.5.2 局部线性嵌入第28-30页
    2.5.3 拉普拉斯特征映射算法第30页
    2.5.4 近邻保持嵌入算法第30-31页
  2.6 半监督特征提取算法第31-33页
    2.6.1 半监督鉴别分析第31-32页
    2.6.2 局部鉴别分析第32-33页
  2.7 实验验证与分析第33-35页
  2.8 本章小结第35-37页
第3章 半监督局部稀疏嵌入特征提取算法第37-55页
  3.1 引言第37页
  3.2 快速求解稀疏图模型第37-42页
    3.2.1 稀疏表示模型第37-39页
    3.2.2 快速求解稀疏表示系数模型第39-42页
  3.3 半监督局部稀疏嵌入算法第42-45页
    3.3.1 基于局部几何关系的有监督算法第42-43页
    3.3.2 算法描述及流程图第43-45页
  3.4 高光谱数据特征提取评价指标第45-46页
  3.5 实验与分析第46-53页
    3.5.1 实验数据第46-47页
    3.5.2 实验过程第47-53页
  3.6 本章小结第53-55页
第4章 基于全局和局部流形结构的特征提取算法第55-67页
  4.1 引言第55页
  4.2 流形的定义和性质第55-57页
  4.3 线性流形特征提取算法第57页
  4.4 基于全局和局部流形结构的特征提取算法第57-60页
  4.5 实验与分析第60-65页
  4.6 本章小结第65-67页
结论第67-69页
参考文献第69-75页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第75-77页
致谢第77页

本篇论文共77页,点击这进入下载页面
 
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