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高光谱图像的光谱解混模型与算法研究
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高光谱图像的光谱解混模型与算法研究
论文目录
摘要
第1-6页
abstract
第6-10页
主要符号对照表及缩略词表
第10-11页
第一章 绪论
第11-19页
1.1 课题的研究背景与意义
第11-13页
1.2 课题的研究现状
第13-17页
1.3 论文的结构安排
第17-19页
第二章 高光谱图像解混经典算法概述
第19-33页
2.1 内部最大体积法
第19-20页
2.2 最小体积单纯形分析方法
第20-22页
2.3 基于L_(1/2) 稀疏正则的非负矩阵分解方法
第22-26页
2.3.1 L_(1/2) 约束下的非负矩阵分解
第23页
2.3.2 L_(1/2) -NMF解混算法
第23-26页
2.4 贝叶斯分析方法
第26-29页
2.4.1 贝叶斯方法
第26-27页
2.4.2 噪声分布和似然性
第27页
2.4.3 纯像元与高丰度像元的先验分布
第27页
2.4.4 后验概率和求解准则
第27-28页
2.4.5 利用马尔可夫链蒙特卡罗理论进行估计
第28-29页
2.5 SUnSAL-TV方法
第29-32页
2.6 本章小结
第32-33页
第三章 建模基础
第33-41页
3.1 ADMM算法
第33-37页
3.1.1 分离变量
第33-34页
3.1.2 增广Lagrangian法
第34-35页
3.1.3 ALM/MM用于分离变量
第35-37页
3.2 重叠组稀疏全变分正则项
第37-38页
3.3 优化最小化方法
第38-40页
3.4 本章小结
第40-41页
第四章 基于重叠组稀疏全变分正则项的光谱解混算法
第41-59页
4.1 基于重叠组稀疏全变分正则项的光谱解混算法
第41-44页
4.2 数值实验
第44-58页
4.2.1 合成数据实验 1
第45-48页
4.2.2 合成数据实验 2
第48-55页
4.2.3 真实数据实验 3
第55-58页
4.3 本章小结
第58-59页
第五章 全文总结与展望
第59-61页
5.1 全文总结
第59页
5.2 工作展望
第59-61页
致谢
第61-62页
参考文献
第62-68页
攻读硕士学位期间的研究成果
第68-69页
本篇论文共
69
页,
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。
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