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基于谱间和帧内协同稀疏的高光谱图像压缩感知模型
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基于谱间和帧内协同稀疏的高光谱图像压缩感知模型
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-9页
1 绪论
第9-13页
1.1 研究的背景和意义
第9-10页
1.2 本文的研究内容及结构
第10-13页
1.2.1 本文的研究内容
第10-12页
1.2.2 本文的结构
第12-13页
2 高光谱遥感图像编解码概述
第13-28页
2.1 高光谱遥感图像概述
第13-16页
2.1.1 高光谱遥感影像的成像原理
第13页
2.1.2 高光谱遥感概念及其数学表示
第13-16页
2.2 高光谱遥感影像空间和谱间相关性分析
第16-18页
2.3 高光谱遥感图像压缩的研究现状
第18-22页
2.3.1 基于预测的方法
第18-20页
2.3.2 基于变换的方法
第20-21页
2.3.3 基于矢量量化的压缩方法
第21-22页
2.4 压缩感知国内外研究现状
第22-25页
2.4.1 图像稀疏表示的研究现状
第22-23页
2.4.2 随机投影的研究现状
第23-24页
2.4.3 压缩感知恢复算法的研究现状
第24-25页
2.5 图像编码质量的评价
第25-27页
2.6 本章小结
第27-28页
3 压缩感知的基本理论
第28-31页
3.1 压缩感知含义
第28-29页
3.2 信号的稀疏表示
第29页
3.3 观测矩阵的设计
第29-30页
3.4 信号恢复算法
第30页
3.5 本章小结
第30-31页
4 基于谱间和帧内协同稀疏的高光谱图像压缩感知模型
第31-47页
4.1 引言
第31-32页
4.2 压缩感知理论及协同稀疏测量模型
第32-35页
4.2.1 压缩感知的基本数学模型
第32-34页
4.2.2 协同稀疏测量模型
第34-35页
4.3 基于谱间和帧内高光谱图像协同稀疏模型
第35-39页
4.3.1 观测向量初始化高光谱图像的分组
第35-36页
4.3.2 模型的提出
第36页
4.3.3 模型的数值计算
第36-38页
4.3.4 权重系数的自适应计算方法
第38-39页
4.4 基于HICoSM模型的高光谱影像CS算法实现
第39页
4.5 实验与分析
第39-46页
4.6 总结
第46-47页
5 基于HICoSM和 3DTV模型的高光谱影像压缩感知恢复算法
第47-60页
5.1 引言
第47-48页
5.2 压缩感知数学模型及高光谱影像谱间相关性分析
第48-50页
5.2.1 压缩感知数学模型
第48-49页
5.2.2 高光谱遥感影像谱间相关性分析
第49-50页
5.3 协同稀疏模型和三维TV模型
第50-51页
5.3.1 协同稀疏模型
第50页
5.3.2 三维TV模型
第50-51页
5.4 基于HICoSM和 3DTV模型的高光谱影像压缩感知模型
第51-55页
5.4.1 模型的提出
第51-53页
5.4.2 模型的数值分析
第53-54页
5.4.3 算法的实现过程
第54-55页
5.5 实验与分析
第55-59页
5.6 本章小结
第59-60页
结论
第60-61页
参考文献
第61-70页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
第70-71页
致谢
第71页
本篇论文共
71
页,
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。
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