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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,点击这进入下载页面
 
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