基于组稀疏非负矩阵分解的高光谱图像去噪方法研究

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基于组稀疏非负矩阵分解的高光谱图像去噪方法研究

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基于组稀疏非负矩阵分解的高光谱图像去噪方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-12页
第1章绪论	第12-17页
1.1 研究背景和意义	第12-13页
1.2 高光谱图像去噪的特点	第13-14页
1.3 本文的工作	第14-15页
1.4 本文的组织方式	第15-16页
1.5 本章小结	第16-17页
第2章高光谱图像去噪基本模型和概念	第17-25页
2.1 高斯噪声模型	第17-18页
2.2 泊松-高斯混合噪声模型	第18-22页
2.2.1 模型介绍	第18-20页
2.2.2 参数估计	第20页
2.2.3 方差稳定化变换	第20-22页
2.3 去噪常用衡量准则	第22-24页
2.4 本章小结	第24-25页
第3章高光谱图像去噪研究现状	第25-31页
3.1 二维图像去噪基本算法	第25-27页
3.2 高光谱图像去噪技术发展状况	第27-30页
3.3 本章小结	第30-31页
第4章基于组稀疏非负矩阵分解的高光谱图像去噪	第31-45页
4.1 非负矩阵分解与组稀疏性	第31-35页
4.1.1 非负矩阵分解介绍	第31-32页
4.1.2 组稀疏非负矩阵分解	第32-35页
4.2 高光谱图像的结构特征与组稀疏非负矩阵分解	第35-44页
4.2.1 高光谱图像中的局部低秩结构	第35-37页
4.2.2 高光谱图像的非局部特征	第37-38页
4.2.3 基于组稀疏非负矩阵分解的高光谱图像去噪过程	第38-42页
4.2.4 组稀疏非负矩阵分解与多任务学习	第42-44页
4.3 本章小结	第44-45页
第5章模型优化算法分析	第45-53页
5.1 基于MU的优化算法	第45-47页
5.2 基于HALS的优化算法	第47-49页
5.3 基于ANLS的优化算法	第49-52页
5.4 本章小结	第52-53页
第6章实验结果与分析	第53-67页
6.1 实验涉及高光谱数据介绍	第54页
6.2 仿真实验分析	第54-63页
6.3 真实实验分析	第63-66页
6.4 本章小结	第66-67页
第7章总结与展望	第67-69页
7.1 全文总结	第67-68页
7.2 未来工作展望	第68-69页
参考文献	第69-76页
攻读硕士学位期间主要的研究成果	第76-77页
致谢	第77-78页

本篇论文共78页，点击这进入下载页面。

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