基于支持向量机的遥感图像分辨率增强算法研究

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基于支持向量机的遥感图像分辨率增强算法研究

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基于支持向量机的遥感图像分辨率增强算法研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-6页
目录	第6-8页
第一章绪论	第8-13页
· 研究目的与意义	第8-9页
· 研究现状	第9-11页
· 文章主要内容与结构	第11-13页
第二章统计学习理论与支持向量机	第13-26页
· 统计学习理论	第13-18页
· 机器学习的讨论	第13-14页
· 经验风险最小化	第14-15页
· VC维	第15页
· 推广性的界	第15-16页
· 结构风险最小化	第16-18页
· 支持向量机	第18-25页
· 最优分类面	第18-21页
· 支持向量机	第21-23页
· 支持向量回归	第23-25页
· 小结	第25-26页
第三章基于支持向量值轮廓波变换的遥感图像分辨率增强算法	第26-40页
· 支持向量值滤波器	第26-27页
· 非抽样方向滤波器组	第27-29页
· 支持向量值轮廓波变换	第29-30页
· 基于支持向量值轮廓波变换的遥感图像分辨率增强	第30-39页
· 遥感图像分辨率增强评价指标	第31-32页
· 分辨率增强算法步骤	第32-34页
· 实验结果与分析	第34-39页
· 小结	第39-40页
第四章基于支持向量回归和Curvelet变换的单幅遥感图像分辨率增强算法	第40-50页
· Curvelet变换理论	第40-45页
· Ridgelet变换	第41-42页
· 第一代Curvelet变换	第42-43页
· 连续Curvelet变换	第43-44页
· 离散Curvelet变换	第44-45页
· 单帧分辨率增强算法过程及步骤	第45-46页
· 实验及分析	第46-49页
· 小结	第49-50页
第五章基于小波支持向量回归的遥感多光谱图像分辨率增强算法	第50-67页
· 多分辨率分析	第50-54页
· 小波变换	第51-52页
· 非抽样Contourlet变换	第52-54页
· 核函数	第54-56页
· 小波核函数	第56-59页
· 全色与多光谱图像	第59页
· 分辨率增强算法步骤	第59-60页
· 实验及分析	第60-66页
· 小结	第66-67页
第六章总结与展望	第67-69页
· 全文工作总结	第67页
· 今后工作展望	第67-69页
参考文献	第69-73页
致谢	第73-74页
论文发表与项目参与	第74页

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