基于压缩感知的高光谱图像重构

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基于压缩感知的高光谱图像重构

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基于压缩感知的高光谱图像重构

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
符号对照表	第10-11页
缩略语对照表	第11-14页
第一章绪论	第14-20页
1.1 课题研究背景	第14-15页
1.2 国内外研究现状	第15-17页
1.2.1 压缩感知理论的研究现状及应用	第15-16页
1.2.2 高光谱图像重构算法研究现状	第16-17页
1.3 本文研究内容安排	第17-20页
第二章基础知识	第20-28页
2.1 引言	第20页
2.2 压缩感知基本内容	第20-23页
2.2.1 压缩感知问题描述及基本模型	第20-22页
2.2.2 压缩感知的三个关键问题	第22-23页
2.3 高光谱图像特性分析	第23-27页
2.4 本章小结	第27-28页
第三章基于低秩稀疏的高光谱图像重构	第28-38页
3.1 引言	第28页
3.2 基于低秩稀疏的高光谱图像重构算法	第28-33页
3.2.1 高光谱图像低秩稀疏特性分析	第29页
3.2.2 基于低秩稀疏的高光谱图像重构	第29-33页
3.3 实验结果分析	第33-36页
3.3.1 实验数据描述	第33-34页
3.3.2 算法参数设置和性能指标说明	第34页
3.3.3 实验结果分析	第34-36页
3.4 本章小结	第36-38页
第四章基于NLTV和低秩稀疏的高光谱图像重构	第38-50页
4.1 引言	第38页
4.2 基于NLTV和低秩稀疏的高光谱图像重构	第38-45页
4.2.1 从TV到非局部TV	第38-40页
4.2.2 基于非局部TV和低秩稀疏的高光谱图像重构算法	第40-45页
4.3 实验结果分析	第45-49页
4.3.1 实验数据及参数设置	第45-46页
4.3.2 实验结果分析	第46-49页
4.4 本章小结	第49-50页
第五章基于聚类NLTV和低秩稀疏的高光谱图像重构	第50-62页
5.1 引言	第50页
5.2 聚类基本问题	第50-51页
5.3 基于聚类和低秩稀疏的高光谱图像重构	第51-54页
5.3.1 高光谱图像聚类	第51-52页
5.3.2 基于聚类和低秩稀疏分解的高光谱图像重构	第52-54页
5.4 基于聚类NLTV和低秩稀疏分解的高光谱图像重构	第54-56页
5.5 实验结果分析	第56-61页
5.5.1 实验数据及参数设置	第56页
5.5.2 实验结果分析	第56-61页
5.6 本章小结	第61-62页
第六章总结与展望	第62-64页
6.1 本文内容总结	第62-63页
6.2 工作展望	第63-64页
参考文献	第64-70页
致谢	第70-72页
作者简介	第72-73页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。

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